ESBL/AmpC表型肠杆菌目对Temocillin的敏感性

该数据集来自search.dataone.org,收录2016/17年Paul-Ehrlich-Society for Chemotherapy耐药监测研究中109株住院患者血流与尿路感染分离株,涵盖产ESBL/AmpC表型且对第三代头孢菌素耐药的大肠埃希菌和肺炎克雷伯菌,并设第三代头孢菌素敏感株作

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其他分类Pharmacodynamics
Temocillin susceptibility in Enterobacterales with an ESBL/AmpC phenotype

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

ESBL/AmpC表型肠杆菌目对Temocillin的敏感性

Temocillin susceptibility in Enterobacterales with an ESBL/AmpC phenotype

该数据集来自search.dataone.org,收录2016/17年Paul-Ehrlich-Society for Chemotherapy耐药监测研究中109株住院患者血流与尿路感染分离株,涵盖产ESBL/AmpC表型且对第三代头孢菌素耐药的大肠埃希菌和肺炎克雷伯菌,并设第三代头孢菌素敏感株作对照。研究评估哌拉西林-他唑巴坦与temocillin的体外活性,可用于比较耐药与敏感菌株的药物敏感性差异,为碳青霉烯类替代治疗选择提供体外药效学参考(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):碳青霉烯类被认为是碳青霉烯敏感、产超广谱β-内酰胺酶(ESBL)肠杆菌目所致严重感染一线治疗的首选药物,而哌拉西林-他唑巴坦曾被推荐作为非严重感染的替代治疗。Temocillin对ESBL和AmpC酶稳定,因此可能代表另一种治疗选择。本研究评估了哌拉西林-他唑巴坦和temocillin对第三代头孢菌素(3GC)耐药的大肠埃希菌和肺炎克雷伯菌的体外活性,并与两种菌种中3GC敏感分离株进行比较。共测试了来自血流感染和尿路感染住院患者的109株分离株。所有分离株均收集于2016/17年Paul-Ehrlich-Society for Chemotherapy的耐药监测研究。最低抑菌

【主题与分类】

主题标签:Pharmacodynamics。本站分类:呼吸系统疾病/肺炎。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Ae1f8ae02db4a17f21ac1a9d7c603b6930c764f85366df5065cc9bb65940b13a3

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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    • 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

碳青霉烯类药物被认为是治疗由碳青霉烯敏感、产超广谱β-内酰胺酶(ESBL)肠杆菌目细菌引起的严重感染的一线首选药物,而哌拉西林-他唑巴坦已被推荐作为非严重感染治疗的替代方案。替莫西林对ESBL和AmpC酶稳定,因此可能代表另一种治疗选择。本研究评估了哌拉西林-他唑巴坦和替莫西林对第三代头孢菌素(3GC)耐药的大肠埃希菌和肺炎克雷伯菌的体外活性,并与两种菌种中对3GC敏感的分离株进行了比较。测试了来自血流感染和尿路感染住院患者的109株分离株。所有分离株均在2016/17年Paul-Ehrlich化疗学会耐药监测研究期间收集。最低抑菌浓度(MIC)根据ISO 20776-1标准通过肉汤微量稀释法测定…

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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