Covid-19 肺炎患者中的髓系细胞
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Covid-19 肺炎患者中的髓系细胞,属于呼吸系统疾病/肺炎分类

基本信息
资源简介
Covid-19 肺炎患者中的髓系细胞
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Covid-19 肺炎患者中的髓系细胞,属于呼吸系统疾病/肺炎分类。源站描述指出,SARS-Cov2 感染多数导致肺炎,其中约 30% 需住院,住院者中约 30% 发展为严重急性呼吸综合征并需重症监护,死亡率高。感染引发强烈细胞因子反应,在发展为 SARS 的患者中发现 IFN alpha 及其应答基因表达存在深刻而矛盾的缺陷。I 型 IFN 受体广泛,III 型 IFN(IFN lambda)受体表达较局限,包括中性粒细胞,其多态性已与 HCV 预后相关。数据可用于相关免疫机制与预后研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:Covid-19;SARS-Cov2。SARS-Cov2 感染在多数情况下会导致肺炎,其中 30% 需要入住呼吸科病房,而这其中 30% 出现严重急性呼吸综合征(SARS)的患者必须进入重症监护病房,死亡率很高。这种感染会引发强烈的细胞因子反应。在发展为 SARS 的患者中,发现 IFN alpha 以及响应 IFN alpha 的基因表达存在深刻且矛盾的缺陷。IFN 是强效抗病毒蛋白,用于治疗病毒性肝炎。I 型 IFN(包括 IFN alpha)在几乎所有细胞类型上都有普遍存在的受体。III 型 IFN,即 IFN lambda,其受体表达更为局限,包括在中性粒细胞上。其多态性已与另一种经黏膜进入的核糖核酸(RNA)病毒——丙型肝炎病毒(HCV)的预后相关,尤其是
【主题与分类】
主题标签:Covid-19; SARS-Cov2。本站分类:呼吸系统疾病/肺炎。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04590261
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04590261
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
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以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:Covid-19;SARS-Cov2。SARS-Cov2感染在多数情况下会导致肺炎,其中30%需入住肺科病房,而这之中又有30%伴有严重急性呼吸综合征(SARS)的患者必须进入重症监护室,死亡率高。此感染引发强烈的细胞因子反应。在发展为SARS的患者中,发现了IFNα及响应IFNα的基因表达存在深刻且矛盾的缺陷。IFN是强效抗病毒蛋白,用于治疗病毒性肝炎。I型IFN,包括IFNα,几乎在每种细胞类型上都有普遍存在的受体。III型IFN,或称IFNλ,其受体表达更为局限,包括在中性粒细胞上。其多态性已与另一种经黏膜入侵的核糖核酸(RNA)病毒——丙型肝炎病毒(HCV)的预后相关,尤其是在非洲裔人群中。导致以往SARS-Cov或中东呼吸综合征冠状病毒(MERS-Cov)疫情的冠状病毒会诱导IFN信号转导缺陷。许多其他病毒感染也会导致脱敏现象。
此外,IFNα本身可导致抗病毒反应缺陷。在免疫细胞层面,重症SARS-Cov2病例中观察到淋巴细胞减少,且中性粒细胞/淋巴细胞比例升高。通过表型和蛋白质组学研究,已鉴定出具有炎症或抑制功能的新中性粒细胞亚群。重要的是要了解:* 过度活跃或免疫抑制的髓系细胞分化是否由SARS-Cov2引起,并能否被特异性抑制;* 某些髓系亚群是否与疾病预后相关;* 髓系细胞是否具有SARS-Cov2的替代受体;* 某些IFN基因多态性是否与预后相关,并可能通过补充或抑制用于治疗。这些问题的答案将通过下述主要和次要结局指标来获得。
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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