个性化吸入噬菌体疗法治疗囊性纤维化患者多重耐药铜绿假单胞菌
该数据集来自 search.dataone.org,主题为个性化吸入噬菌体疗法治疗囊性纤维化患者多重耐药铜绿假单胞菌感染

基本信息
资源简介
个性化吸入噬菌体疗法治疗囊性纤维化患者多重耐药铜绿假单胞菌
Personalized inhaled bacteriophage therapy for treatment of multidrug-resistant Pseudomonas aeruginosa in cystic fibrosis
该数据集来自 search.dataone.org,主题为个性化吸入噬菌体疗法治疗囊性纤维化患者多重耐药铜绿假单胞菌感染。源站描述显示,研究采用预测进化权衡策略筛选噬菌体,对9名囊性纤维化成人患者(8女1男,中位年龄32岁,范围22-46岁)在同情用药基础上进行雾化鸡尾酒或单噬菌体治疗,未发生不良事件;治疗后5-18天痰中铜绿假单胞菌中位下降10^4 CFU/mL,均值下降10^2 CFU/mL。数据可用于噬菌体治疗、抗菌素耐药及囊性纤维化呼吸道感染相关研究(来源 DataONE,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):噬菌体(phage)疗法利用裂解性病毒作为抗菌剂,是应对抗菌素耐药(AMR)危机的一种潜在策略。囊性纤维化(CF)是一种因反复发生铜绿假单胞菌肺部感染而复杂化的疾病,是AMR临床影响的一个例子。采用一种新的个性化噬菌体治疗策略,即选择噬菌体以预测进化“权衡”,九名CF成人(8名女性,1名男性)中位年龄32岁(范围22-46岁)在同情用药基础上接受噬菌体治疗,因为他们的临床病程因多重耐药或泛耐药铜绿假单胞菌而对先前标准抗生素疗程难治而复杂化。个体接受雾化鸡尾酒或单噬菌体治疗,未发生不良事件。噬菌体治疗后5-18天,痰中铜绿假单胞菌中位下降10^4 CFU/mL,或平均差异10^2 CFU/mL(
【主题与分类】
主题标签:phage therapy、Pseudomonas aeruginosa、Cystic fibrosis。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%3Aef8d623fe840d276ff785169ad1c6a32ef14d281d10917f99e9c36e0c50c3a81
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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- OpenDataLab:
数据说明
噬菌体(phage)疗法利用裂解性病毒作为抗菌剂,是应对抗菌药物耐药性(AMR)危机的一种潜在策略。囊性纤维化(CF)是一种以反复铜绿假单胞菌肺部感染为并发症的疾病,是AMR临床影响的一个例证。采用一种新型个性化噬菌体治疗策略,即根据预测的进化“权衡”来选择噬菌体,九名CF成人患者(8名女性,1名男性),中位年龄32岁(范围22-46岁),因临床病程合并多重耐药或泛耐药铜绿假单胞菌感染且对既往标准抗生素疗程难治,基于同情用药原则接受了噬菌体治疗。个体接受了雾化鸡尾酒或单一噬菌体治疗,未发生不良事件。
噬菌体治疗后5-18天,痰液中假单胞菌中位数下降10⁴ CFU/mL,或平均差异为10² CFU/mL(p = 0.006,双因素方差分析结合Dunnett多重比较检验),且未改变痰液微生物组,以及……,# 个性化吸入噬菌体疗法治疗囊性纤维化中的多重耐药铜绿假单胞菌 https://doi.org/10.5061/dryad.pc866t1t0 ## 数据和文件结构说明 ### 文件和变量 Psa = 铜绿假单胞菌 Blanks = 数据不可用 # 文件:Attachment.txt 说明: 患者2治疗前后Psa分离株的附着细胞百分比 ##### 变量 * Patient:受试者编号 * Pre:治疗前附着细胞百分比 * Post:治疗后附着细胞百分比 #### 文件:CFU.txt 说明: 9名患者痰液经PBS十倍系列稀释后涂布于假单胞菌分离琼脂上测得的CFU/ml,分别于治疗前和治疗后(14天 vs 30天)测量 ##### 变量 * Patient:受试者编号 * Pre:9名患者治疗前的CFU/ml(每毫升菌落形成单位) * Post(14d):9名患者……的CFU/ml(每毫升菌落形成单位)
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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