东非结核高流行区HIV阳性人群染色体5q31.1位点与结核菌素皮肤试验反应性的关联

源站描述了一项针对东非结核高流行区HIV阳性个体的全基因组关联研究,利用坦桑尼亚和乌干达前瞻性结核研究队列的469名HIV阳性患者,以结核菌素皮肤试验阳性为表型,识别与HIV感染背景下MTB感染相关的遗传位点

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基因组分类Homo SapiensTuberculosisTB infection resistanceCo-infection
A chromosome 5q31.1 locus associates with tuberculin skin test reactivity in HIV-positive individuals from tuberculosis hyper-endemic regions in east Africa

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

东非结核高流行区HIV阳性人群染色体5q31.1位点与结核菌素皮肤试验反应性的关联

A chromosome 5q31.1 locus associates with tuberculin skin test reactivity in HIV-positive individuals from tuberculosis hyper-endemic regions in east Africa

该数据集来自search.dataone.org,属于呼吸系统疾病/肺结核分类,主题涉及Homo Sapiens、Tuberculosis、TB infection resistance和Co-infection。源站描述了一项针对东非结核高流行区HIV阳性个体的全基因组关联研究,利用坦桑尼亚和乌干达前瞻性结核研究队列的469名HIV阳性患者,以结核菌素皮肤试验阳性为表型,识别与HIV感染背景下MTB感染相关的遗传位点。数据可用于探索结核病遗传易感性及HIV合并感染相关研究(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):三分之一的人已感染结核分枝杆菌(MTB),而HIV感染者感染MTB的风险更高。我们假设,生活在结核病流行地区但未感染结核分枝杆菌的HIV阳性个体具有遗传抗性。采用在我们先前工作中被证明成功的“自然实验”设计,我们对469名来自坦桑尼亚和乌干达前瞻性结核研究队列的HIV阳性患者进行了结核菌素皮肤试验阳性的全基因组关联研究,以识别HIV感染背景下与MTB感染相关的遗传位点。在这些个体中,244人在入组时或超过8年的随访期间结核菌素皮肤试验(TST)呈阳性,而225人未呈阳性。我们鉴定出一个全基因组显著关联,位于显性

【主题与分类】

主题标签:Homo Sapiens、Tuberculosis、TB infection resistance、Co-infection。本站分类:呼吸系统疾病/肺结核。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Afabdeefb98baa2771cafe393553fb96896cc010f2a0540d4809229f31c2cb806

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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标准获取流程:

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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

三分之一的人感染过结核分枝杆菌(MTB),而HIV感染者感染MTB的风险更高。我们假设,生活在结核病流行地区但未感染结核分枝杆菌的HIV阳性个体具有遗传抗性。采用在我们先前研究中被证明成功的“自然实验”设计,我们对来自坦桑尼亚和乌干达结核病前瞻性研究队列的469名HIV阳性患者进行了结核菌素皮肤试验阳性的全基因组关联研究,以识别在HIV感染背景下与MTB感染相关的遗传位点。在这些个体中,244人在入组时或超过8年的随访期间结核菌素皮肤试验(TST)呈阳性,而225人呈阴性。我们在合并队列中发现了rs877356的显性模型与二元TST状态之间的全基因组显著关联(OR=0.2671,p=1.22x10-8)。关联…

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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