法国城市高SARS-CoV-2流行区人群队列纵向随访（2020年初）[COVID-19]

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04644159

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：SARS（严重急性呼吸综合征）、Covid19。2020年2月首例COVID-19病例确诊后，在法国北部一座城市开展了初步的回顾性流行病学调查。巴斯德研究所于2020年初在该镇的高中和小学的家属、教师及非教学人员中开展了血清流行病学研究。这些调查记录了SARS-CoV-2在法国最早一批COVID-19疫情之一中的传播情况，本研究拟进一步刻画该社区中感染所产生的特异性免疫特征。事实上，这种免疫的性质及其随时间推移的持久性是至关重要的信息。这一新项目的目标是在病毒最初在该法国北部城市传播后的2年内，在一个覆盖5岁及以上所有年龄组的普通人群大型参与者队列中，以及在该市的患者和养老院居民中，探索对SARS-CoV-2病毒的特异性免疫应答。

预计自然感染或疫苗接种所赋予的免疫应答会因年龄而异。本研究将聚焦于系统性体液和细胞应答、鼻咽黏膜免疫以及唾液中存在的体液应答。还将探究SARS-CoV-2诱导的体液应答多样性的遗传基础，以及与COVID-19临床表现多样性相关的遗传基础。这将为确定CoV-2-SARS产生的自然免疫对再感染的保护特性提供初步证据。最后，这些数据将用于模拟病毒在家庭内的传播。

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。