NCCR AntiResist：对抗抗生素耐药细菌的新方法

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05017766

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
   • 天池: 登录后页面提供直链下载
     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件：抗菌药物耐药性（AMR）。瑞士国家研究能力中心（NCCR）AntiResist项目旨在利用患者样本研究人类患者体内细菌病原体的生理特性，并建立一个由临床医生、生物学家、工程师、化学家、计算科学家和药物研发人员组成的独特多学科网络。本项目旨在阐明感染人类患者体内细菌病原体的生理特性，从而为对抗超级细菌提供新途径。这些临床数据将用于指导和评估患者模拟及体外模型的开发，加速寻找新型细菌靶点、抗菌化合物及非传统策略。具体而言，重点将放在由四种属于世界卫生组织“重点病原体”清单的关键细菌病原体引起的三种感染性疾病临床表现上：大肠杆菌、克雷伯菌属、金黄色葡萄球菌和铜绿假单胞菌：A）尿路感染 B）肺炎 C）深部感染 D）A）、B）和C）的对照 E）未获取样本的A）、B）和C）的临床对照 F）分析是否应用第

34 HFV（在缺乏同意和告知的情况下，将生物材料和/或健康相关个人数据用于研究）可以避免偏倚。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。