肯尼亚沿海农村家庭地方性人冠状病毒感染模式复制数据

该数据集是提交至 Wellcome Open Research 期刊的论文《肯尼亚沿海农村家庭地方性人冠状病毒感染模式》的复制数据,来自 2009 年 12 月至 2020 年 6 月在肯尼亚沿海农村开展的一项队列研究

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其他Medicine, Health and Life Sciences
Replication Data for: Infection patterns of endemic human coronaviruses in rural households in coastal Kenya

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

肯尼亚沿海农村家庭地方性人冠状病毒感染模式复制数据

Replication Data for: Infection patterns of endemic human coronaviruses in rural households in coastal Kenya

该数据集是提交至 Wellcome Open Research 期刊的论文《肯尼亚沿海农村家庭地方性人冠状病毒感染模式》的复制数据,来自 2009 年 12 月至 2020 年 6 月在肯尼亚沿海农村开展的一项队列研究。研究招募了 47 个各含一名婴儿的家庭,共 483 名成员,每 3 至 4 天采集鼻咽样本,采用实时聚合酶链反应(RT-PCR)筛查 3 种人冠状病毒(OC43、NL63 和 229E)及其他多种呼吸道病毒病原体。数据可用于复现该研究结果,并支持家庭内冠状病毒传播与感染模式的分析(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):这是提交至 Wellcome Open Research 期刊的论文《肯尼亚沿海农村家庭地方性人冠状病毒感染模式》的复制数据集。该数据集是 2009 年 12 月至 2020 年 6 月在肯尼亚沿海农村开展的一项队列研究的一部分。研究招募了 47 个家庭,每个家庭有一名婴儿,共包含 483 名成员。每 3 至 4 天从研究参与者采集鼻咽样本,并使用实时聚合酶链反应(RT-PCR)筛查 3 种人冠状病毒(OC43、NL63 和 229E)及其他几种呼吸道病毒病原体。

【主题与分类】

主题标签:Medicine, Health and Life Sciences。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%3A77665acfa396eed24fe27a450283871d7e0ceba7602f9129eaed98eb739b4ada

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源站:https://search.dataone.org/view/sha256%3A77665acfa396eed24fe27a450283871d7e0ceba7602f9129eaed98eb739b4ada

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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    • 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

这是提交至Wellcome Open Research期刊的手稿《肯尼亚沿海农村家庭地方性人冠状病毒感染模式》的重复分析数据集。本数据集是2009年12月至2020年6月在肯尼亚沿海农村地区开展的一项队列研究的部分内容。该研究招募了47户家庭,每户含一名婴儿,共483名成员。每3-4天从研究参与者采集鼻咽样本,采用实时聚合酶链反应(RT-PCR)对3种人冠状病毒(OC43、NL63和229E)及若干其他呼吸道病毒病原体进行筛查。

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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