西澳大利亚原住民与非原住民儿童携带不同血清型肺炎球菌及其耐药谱数据
该数据集来自西澳大利亚Kalgoorlie Otitis Media Research Project,包含1999至2005年间100名原住民和180名非原住民儿童从出生到两岁的鼻咽部肺炎球菌分离数据

基本信息
资源简介
西澳大利亚原住民与非原住民儿童携带不同血清型肺炎球菌及其耐药谱数据
Data from: Aboriginal and non-Aboriginal children in Western Australia carry different serotypes of pneumococci with different antimicrobial susceptibility profiles
该数据集来自西澳大利亚Kalgoorlie Otitis Media Research Project,包含1999至2005年间100名原住民和180名非原住民儿童从出生到两岁的鼻咽部肺炎球菌分离数据。采集时间点为1–3周、6–8周及4、6、12、18、24月龄,并记录了2001年引入7vPCV后的疫苗接种影响。数据涵盖血清型、抗菌药物敏感性及分子流行病学信息,可用于研究儿童肺炎球菌携带差异、血清型分布及耐药特征(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2017。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:携带肺炎链球菌被认为是包括肺炎在内的肺炎球菌疾病的前兆。作为Kalgoorlie Otitis Media Research Project的一部分,我们对从西澳大利亚原住民和非原住民儿童鼻咽部分离的肺炎球菌进行了特征分析。方法:1999年至2005年间,对100名原住民和180名非原住民儿童从出生到两岁进行随访,在1–3周和6–8周龄以及4、6、12、18和24个月时采集鼻咽抽吸物。2001年引入7价肺炎球菌结合疫苗(7vPCV)使得能够根据研究参与者接种的疫苗剂量评估其对携带的影响。肺炎球菌血清分型通过Quellung法进行,抗菌药物敏感性通过纸片扩散法和Etest®进行。肺炎球菌分离株的分子流行病学通过脉冲场凝胶电
【主题与分类】
主题标签:carriage、1999 - 2003、Aboriginal、serotypes、Streptococcus pneumoniae、pneumococcal conjugate vaccine。本站分类:呼吸系统疾病/肺炎。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.4nn26
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据集大小约 705.5 KB。
数据说明
背景:肺炎链球菌携带被认为是包括肺炎在内的肺炎球菌疾病的前兆。作为Kalgoorlie中耳炎研究项目的一部分,我们对从西澳大利亚原住民和非原住民儿童鼻咽部分离出的肺炎球菌进行了特征分析。方法:1999年至2005年间,对100名原住民儿童和180名非原住民儿童从出生随访至两岁,在1-3周和6-8周龄时收集鼻咽吸出物,随后在4、6、12、18和24个月时收集。2001年引入7价肺炎球菌结合疫苗(7vPCV),使得我们能够根据研究参与者接受的疫苗剂量评估其对携带状态的影响。肺炎球菌血清分型采用Quellung法,抗菌药物敏感性通过纸片扩散法和Etest®进行检测。肺炎球菌分离株的分子流行病学通过脉冲场凝胶电泳和多位点序列分型进行研究。结果:总体而言,原住民和非原住民儿童中7vPCV血清型的流行率相似(19%对16%),但原住民儿童中非疫苗血清型的流行率更高(22%对7%)。
在广泛使用7vPCV之前,一项独特研究发现,居住在同一地理区域的原住民与非原住民儿童在肺炎链球菌血清型、基因型及抗菌药物敏感性方面存在重要差异。多耐药6B克隆(ST90)仅在非原住民儿童中发现。接种三剂7vPCV的原住民儿童携带7vPCV血清型的几率低于未接种的原住民儿童(比值比[OR] 0.19,95%置信区间[CI] 0.08–0.44),而携带非疫苗血清型的几率则较高(OR 2.37,95% CI 1.13–4.99);这一现象在非原住民儿童中并未观察到。结论:这项独特研究揭示了在广泛使用7vPCV前,居住在同一地区的原住民与非原住民儿童在肺炎链球菌血清型、基因型及抗菌药物敏感性方面的重要差异,并强调了在澳大利亚内陆地区持续开展疫苗接种后监测的必要性。
数据加载示例(图像类)
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
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