乌干达农村HIV感染者队列中COPD的气道微生物组与Th17介导炎症数据集

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦乌干达农村HIV感染者队列中慢性阻塞性肺疾病(COPD)的气道微生物组与Th17介导炎症

Makerere UniversityMakerere University
clinicaltrials
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基因组COPDHIV InfectionsRespiratory Disease
Airway Microbiome and Th17-mediated Inflammation in COPD Among HIV-infected Individuals in a Rural Ugandan Cohort

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

乌干达农村HIV感染者队列中COPD的气道微生物组与Th17介导炎症数据集

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦乌干达农村HIV感染者队列中慢性阻塞性肺疾病(COPD)的气道微生物组与Th17介导炎症。源站描述指出,抗逆转录病毒治疗可及性改善使HIV感染者预期寿命延长,非传染性疾病负担上升,撒哈拉以南非洲COPD相关疾病与死亡显著增加,尤其是有肺结核病史者。数据可用于研究HIV合并COPD的微生物组与炎症机制(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:COPD、HIV感染、呼吸系统疾病。引言 HIV/AIDS感染者(PLWHA)中抗逆转录病毒治疗(ART)可及性的改善已使HIV相关发病率和死亡率下降[1]。这在承担最大HIV负担的低收入和中等收入国家(LMICs)尤为明显[2]。死亡率的降低大幅提高了预期寿命,目前PLWHA的估计预期寿命已接近一般人群[3]。因此,幸存者对慢性阻塞性肺疾病(COPD)等非传染性疾病(NCD)新出现的负担日益关注[4]。撒哈拉以南非洲拥有最高密度的PLWHA,其COPD相关发病率和死亡率急剧上升,尤其是在有肺结核(PTB)病史的个体中[5]。在农村

【主题与分类】

主题标签:COPD、HIV Infections、Respiratory Disease。本站分类:呼吸系统疾病/肺结核。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05223114

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数据说明

疾病条件:慢性阻塞性肺疾病(COPD)、HIV感染、呼吸系统疾病。

引言

HIV感染者/艾滋病患者(PLWHA)接受抗逆转录病毒治疗(ART)的可及性改善,使HIV相关发病率和死亡率下降[1]。在承担最大HIV负担的低收入和中等收入国家(LMICs),这一趋势尤为明显[2]。死亡率的降低大幅延长了预期寿命,目前PLWHA的预期寿命估计已接近一般人群[3]。因此,幸存者对慢性阻塞性肺疾病(COPD)等非传染性疾病(NCD)日益加重的负担愈发关注[4]。撒哈拉以南非洲拥有最密集的PLWHA人群,其COPD相关发病率和死亡率急剧上升,尤其是在有肺结核(PTB)病史的个体中[5]。在乌干达农村的ART诊所,我们报告COPD患病率为6.22%,PTB病史是COPD风险和肺功能下降的最强预测因素[5]。目前,对于在ART治疗下控制良好的PLWHA人群中,究竟是什么驱动了慢性肺部炎症,尚不完全清楚。

为寻找上述问题的答案,我们一直在探索气道微生物组改变在PLWHA慢性气道炎症调控中的作用。我们的研究问题已得到越来越多来自人类和动物研究的知识支持,这些研究表明,栖息于气道的细菌群落改变会触发免疫反应和慢性气道炎症[6-9]。在最近一项涉及乌干达农村地区50名HIV+COPD+、50名HIV+COPD-、50名HIV-COPD-和50名HIV-COPD-参与者的研究中,我们调查了气道微生物组改变与HIV相关COPD之间的关联(NCT040702)。对诱导痰样本进行16S测序的初步分析显示,尽管与对照组相比,合并COPD的PLWHA在细菌多样性方面存在微小差异,但属于Atopobium、Megasphaera、Actinomyces、Selenomonas、St等属的共生微生物

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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