肯尼亚Kilifi家庭呼吸道病毒传播纵向研究中儿童鼻咽部肺炎球菌浓度复制数据

该数据集来自肯尼亚Kilifi县47户家庭在2009年12月至2010年6月RSV季节的纵向研究,包含儿童鼻咽拭子经定量PCR测定的肺炎球菌浓度

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基因组回归rhinovirusRSVStreptococcus pneumoniaeconcentrationcarriagedensitynasopharyngealMedicine, Health and Life Sciencesquantitative PCRviralcolonisation
Replication Data for: Nasopharyngeal pneumococcal concentration among children in a longitudinal study of household respiratory virus transmission in Kilifi, Kenya

基本信息

模态
基因组
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-31

资源简介

肯尼亚Kilifi家庭呼吸道病毒传播纵向研究中儿童鼻咽部肺炎球菌浓度复制数据

Replication Data for: Nasopharyngeal pneumococcal concentration among children in a longitudinal study of household respiratory virus transmission in Kilifi, Kenya

该数据集来自肯尼亚Kilifi县47户家庭在2009年12月至2010年6月RSV季节的纵向研究,包含儿童鼻咽拭子经定量PCR测定的肺炎球菌浓度。研究聚焦于与RSV或鼻病毒感染相关的上呼吸道感染期间、感染前2周及后4周的样本,并以人DNA浓度校正肺炎球菌lytA PCR结果。数据可用于分析儿童鼻咽部肺炎球菌定植密度与呼吸道病毒感染的关联,支持病毒传播和细菌定植动态的回归建模研究(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):这些数据包括在肯尼亚农村家庭病毒传播纵向研究中从儿童采集的鼻咽拭子样本经定量PCR测定的肺炎球菌浓度。母研究已在别处描述,简言之,在2009年12月至2010年6月的RSV季节期间,每周两次从肯尼亚Kilifi县47户家庭的所有成员采集拭子。检查了来自5岁以下儿童与病毒(RSV或鼻病毒)感染相关的上呼吸道感染期间的拭子、此类病毒感染前2周的拭子以及此类期间后4周的拭子。对每个此类拭子,根据存在的人DNA浓度(通过定量alu PCR测定)对定量肺炎球菌PCR(lytA)进行了校正。

【主题与分类】

主题标签:rhinovirus、RSV、Streptococcus pneumoniae、concentration、carriage、density、nasopharyngeal、Medicine, Health and Life Sciences、quantitative PCR、viral。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%3A7b3b49c8c1f0d5d051acc10ffbe6015c221e9b0769edf9ad40a5ecf9289e9f4e

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    • 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

这些数据包括在肯尼亚农村家庭病毒传播纵向研究中,从儿童采集的鼻咽拭子样本经定量PCR测定的肺炎球菌浓度。母研究已在别处描述,简言之,在2009年12月至2010年6月的RSV季节期间,每周两次从肯尼亚基利菲县47户家庭的所有成员采集拭子。检查了以下拭子:5岁以下儿童发生与病毒(RSV或鼻病毒)感染相关的上呼吸道感染期间采集的拭子、此类病毒感染期前2周的拭子和此类期间后4周的拭子。对每份此类拭子的定量肺炎球菌PCR(lytA)结果,根据所存在的人类DNA浓度(通过定量alu PCR测定)进行了校正。

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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