猫、犬及人类侵袭性曲霉病新发病原Aspergillus felis数据集

源站描述涉及一项评估mNGS区分曲霉感染与定植价值的研究,分析了感染组(n=36)与定植组(n=32)在曲霉丰度、患者特征、抗生素调整及肺部微生物群方面的差异

google_dataset
2024-03-28 更新
浏览 18
基因组分类pulmonary aspergillosisAspergilluscolonizationmetagenomic next-generation sequencingoptimal threshold value
Aspergillus felis sp. nov., an Emerging Agent of Invasive Aspergillosis in Humans, Cats, and Dogs

基本信息

模态
基因组
大小
0.000020563 GB
任务类型
分类
许可
CC BY 4.0
创建/更新时间
2024-03-28
版本
v1

资源简介

猫、犬及人类侵袭性曲霉病新发病原Aspergillus felis数据集

DataSheet_1_Clinical performance of metagenomic next-generation sequencing for diagnosis of pulmonary Aspergillus infection and colonization.xlsx

该数据集来自frontiersin.figshare.com,包含1个Excel文件,主题为猫、犬及人类侵袭性曲霉病的新发病原Aspergillus felis。源站描述涉及一项评估mNGS区分曲霉感染与定植价值的研究,分析了感染组(n=36)与定植组(n=32)在曲霉丰度、患者特征、抗生素调整及肺部微生物群方面的差异。数据可用于探索mNGS在鉴别曲霉感染与定植中的表现,以及相关临床特征差异(来源 figshare,CC BY 4.0 许可)。

【数据集背景】

配套论文《Metagenomic next-generation sequencing for the diagnosis of pulmonary aspergillosis in non-neutropenic patients: a retrospective study》发表于 Frontiers in Cellular and Infection Microbiology(2022),DOI:10.3389/fcimb.2022.925982。源站首次发布:2024-03-28。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:目前评估宏基因组下一代测序(mNGS)在区分曲霉感染与定植方面价值的研究尚不充分。方法:分析了mNGS在区分曲霉感染与定植中的表现,以及患者特征、抗生素调整和肺部微生物群的差异。结果:曲霉感染患者(n=36)与定植患者(n=32)之间的曲霉丰度存在显著差异(P BALF mNGS是区分曲霉定植与感染的有价值工具。在曲霉感染与定植患者之间,可观察到患者年龄、住院时间、血红蛋白、咳嗽和胸闷的差异。

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 20.56 KB。数据集 DOI:10.3389/fcimb.2024.1345706.s001。

【主题与分类】

源站学科分类:Medical Bacteriology、Medical Infection Agents (incl. Prions)、Medical Virology、Clinical Microbiology。主题标签:pulmonary aspergillosis、Aspergillus、colonization、metagenomic next-generation sequencing、optimal threshold value。本站分类:呼吸系统疾病。

【适用方向】

源站学科分类标注为 Medical Bacteriology、Medical Infection Agents (incl. Prions)、Medical Virology、Clinical Microbiology。

【获取与许可】

源站页面:https://frontiersin.figshare.com/articles/dataset/DataSheet_1_Clinical_performance_of_metagenomic_next-generation_sequencing_for_diagnosis_of_pulmonary_Aspergillus_infection_and_colonization_xlsx/25494493

使用许可:CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。

规范引用:Jiang, Ziwei; Gai, Wei; Zhang, Xiaojing; Zheng, Yafeng; Jin, Xuru; Han, Zhiqiang; et al. (2024). DataSheet_1_Clinical performance of metagenomic next-generation sequencing for diagnosis of pulmonary Aspergillus infection and colonization.xlsx. Frontiers. Dataset

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

下载信息

注册下载

需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。

暂未开放

公开下载

无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。

免登录

有偿下载

公开数据集受托下载与技术交付服务。

提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)

暂未开放

当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取(Figshare)

命令行下载

curl -L -o "DataSheet_1_Clinical performance of metagenomic next-generation sequencing for diagnosis of pulmonary Aspergillus infection and colonization.xlsx" "https://ndownloader.figshare.com/files/45325489"

文件清单

  • DataSheet_1_Clinical performance of metagenomic next-generation sequencing for diagnosis of pulmonary Aspergillus infection and colonization.xlsx(20.56 KB)

文件总体积 20.56 KB(源站 API 实测)。

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。

数据说明

背景目前,评估宏基因组二代测序(mNGS)在区分曲霉感染与定植方面价值的研究尚不充分。
方法分析了mNGS在区分曲霉感染与定植中的表现,以及患者特征、抗生素调整和肺部微生物群方面的差异。
结果曲霉感染患者(n=36)与定植患者(n=32)之间曲霉丰度存在显著差异(P 支气管肺泡灌洗液mNGS是区分曲霉定植与感染的有价值工具。曲霉感染与定植患者在年龄、住院时间、血红蛋白、咳嗽和胸闷方面存在可观察到的差异。

许可

CC BY 4.0

引用

学术使用请引用 DOI 10.3389/fcimb.2024.1345706.s001(source: https://frontiersin.figshare.com/articles/dataset/DataSheet_1_Clinical_performance_of_metagenomic_next-generation_sequencing_for_diagnosis_of_pulmonary_Aspergillus_infection_and_colonization_xlsx/25494493)。

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案