急性呼吸道病毒感染过程中炎症标志物的表达

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦急性呼吸道病毒感染过程中的炎症标志物表达,覆盖 SARS CoV 2 感染、RSV 感染和流感感染三类疾病

Fabiana Sherine Ganem dos SantosFabiana Sherine Ganem dos Santos
clinicaltrials
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蛋白质分类SARS CoV 2 InfectionRSV InfectionsInfluenza Infection疫苗编码
Expression of Inflammatory Markers in the Course of Acute Respiratory Viral Infections

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

急性呼吸道病毒感染过程中炎症标志物的表达

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦急性呼吸道病毒感染过程中的炎症标志物表达,覆盖 SARS CoV 2 感染、RSV 感染和流感感染三类疾病。源站描述指出,流感病毒、呼吸道合胞病毒(RSV)和 SARS-CoV-2 是全球临床意义最重大的呼吸道病原体之一,持续给医疗系统带来沉重负担;季节性流感每年影响最高可达 20% 的人群,全球每年估计造成 290,000 至 650,000 例死亡。数据可用于研究上述病毒感染相关的炎症标志物表达特征(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:SARS CoV 2 感染、RSV 感染、流感感染。呼吸道病毒感染仍是全球重大公共卫生挑战,造成大量发病、住院和死亡,尤其在老年人和慢性病患者中。流感病毒、呼吸道合胞病毒(RSV)和 SARS-CoV-2 是全球临床意义最重大的呼吸道病原体之一,持续给医疗系统带来沉重负担。季节性流感流行每年影响最高可达 20% 的人群(取决于流行毒株),全球每年估计造成 290,000 至 650,000 例死亡。尽管大多数感染者可在数天内自行康复,但重症和并发症在 60 岁及以上成人、孕妇、医护人员、幼儿中更为常见,

【主题与分类】

主题标签:SARS CoV 2 Infection、RSV Infections、Influenza Infection。本站分类:呼吸系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07643688

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数据说明

疾病:SARS CoV 2感染、RSV感染、流感感染。呼吸道病毒感染仍然是全球公共卫生领域的重大挑战,可导致大量发病、住院和死亡,尤其是在老年人和患有慢性疾病的人群中。流感病毒、呼吸道合胞病毒(RSV)和SARS-CoV-2是全球临床上最相关的呼吸道病原体之一,持续给医疗系统带来相当大的负担。季节性流感流行每年影响高达20%的人口(取决于流行毒株),全球每年估计造成29万至65万人死亡。尽管大多数感染者可在数天内自行康复,但重症和并发症在60岁及以上成人、孕妇、医护人员、幼儿以及有基础合并症的人群中更为常见。当前的预防策略主要依赖每年接种疫苗;然而,近年来由于病毒抗原漂移和新毒株的不断出现,疫苗有效性仍然有限。

尽管针对某些呼吸道病毒已有抗病毒疗法,但其有效性有限,且治疗通常必须在症状出现后的狭窄时间窗内启动。此外,现有抗病毒药物靶向病毒特异性机制,限制了其在不同呼吸道病原体间的适用性。这些局限性激发了人们对宿主导向治疗策略的兴趣,此类策略能够调节病毒致病过程中涉及的共同免疫通路。程序性细胞死亡蛋白1/程序性死亡配体1(PD-1/PD-L1)免疫检查点通路已成为抗病毒免疫的潜在调节因子。PD-L1是一种免疫调节分子,通过抑制T细胞反应来限制过度免疫激活和组织损伤。虽然这一机制对于维持免疫稳态至关重要,但PD-1/PD-L1通路的过度激活

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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