囊性纤维化自身抗体特征与金黄色葡萄球菌肺部感染或囊性纤维化相关糖尿病相关
该数据集来自 search.dataone.org，聚焦囊性纤维化（CF）患者的系统性自身抗体谱。源站描述指出，研究采用无偏方法探索 CF 患者血液中的自身抗体，发现多种新自身抗体水平高于对照，包括靶向中性粒细胞成分或与中性粒细胞介导组织损伤相关自身抗原的 IgA 自身抗体；系统性 IgM 自身抗体
基本信息
资源简介
囊性纤维化自身抗体特征与金黄色葡萄球菌肺部感染或囊性纤维化相关糖尿病相关
Cystic fibrosis autoantibody signatures associate with Staphylococcus aureus lung infection or cystic fibrosis-related diabetes
该数据集来自 search.dataone.org，聚焦囊性纤维化（CF）患者的系统性自身抗体谱。源站描述指出，研究采用无偏方法探索 CF 患者血液中的自身抗体，发现多种新自身抗体水平高于对照，包括靶向中性粒细胞成分或与中性粒细胞介导组织损伤相关自身抗原的 IgA 自身抗体；系统性 IgM 自身抗体水平较高的 CF 患者金黄色葡萄球菌感染患病率较低，而感染者的 IgM 水平与肺病严重程度相关；合并糖尿病的 CF 患者 IgA 自身抗体水平显著更高。数据可用于研究自身抗体与 CF 肺部感染及 CF 相关糖尿病的关联（来源 DataONE，CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedicat。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：虽然囊性纤维化（CF）肺病以持续性炎症和感染为特征，且慢性炎症性疾病常伴随自身免疫，但 CF 中的自身免疫反应尚未得到深入研究。在这项工作中，我们采用无偏方法探索 CF 中的系统性自身抗体谱。我们的结果显示，与对照受试者相比，囊性纤维化患者（PwCF）血液中多种新自身抗体水平更高。其中一些是靶向中性粒细胞成分或与 CF 中中性粒细胞介导的组织损伤相关的自身抗原的 IgA 自身抗体。我们还发现，系统性 IgM 自身抗体水平较高的 PwCF 金黄色葡萄球菌感染患病率较低。另一方面，感染金黄色葡萄球菌的 PwCF 中 IgM 自身抗体水平与肺病严重程度相关。合并糖尿病的 PwCF 其 IgA 自身抗体水平显著更高
【主题与分类】
主题标签：Cystic fibrosis、Autoimmunity、CF-related diabetes、Staphylococcus aureus、autoantibody signature。本站分类：呼吸系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3A32bdfb1f04f3160e462309499e0e3662b91c01ed2695ae80fc9353a9bca7399e
使用许可：CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
囊性纤维化（CF）肺病以持续性炎症和感染为特征，而慢性炎症性疾病常伴随自身免疫现象，但CF中的自身免疫反应尚未得到深入研究。在本研究中，我们采用无偏倚方法探索CF中的系统性自身抗体谱。结果显示，与对照受试者相比，CF患者（PwCF）血液中多种新型自身抗体水平升高。其中一些是靶向中性粒细胞组分或与CF中性粒细胞介导的组织损伤相关的自身抗原的IgA自身抗体。我们还发现，系统性IgM自身抗体水平较高的PwCF中金黄色葡萄球菌感染的患病率较低。另一方面，金黄色葡萄球菌感染的PwCF中IgM自身抗体水平与肺病严重程度相关。合并糖尿病的PwCF循环中IgA自身抗体水平显著高于非糖尿病PwCF，且其多种IgM自身抗体与……相关。
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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