TaqMan Array Card 直接检测结核病耐药性数据

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5061/dryad.nt615

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。

数据集大小约 415.6 KB。

数据说明

基于培养的表型药物敏感性试验（DST）对结核分枝杆菌（TB）耗时较长，因此快速基因型方法正日益得到应用。我们此前开发了一种快速基因型TaqMan阵列卡（TAC），并在TB分离株上进行了评估，该卡使用数十对引物、探针及高分辨率熔解分析检测多个耐药相关基因的突变，与Sanger测序相比准确率>96%。在本研究中，我们检测了TAC在痰标本上的性能，比较了71对配对的痰标本与耐多药TB分离株之间的结果。我们还对TAC进行了调整，纳入野生型探针并扩大了rpoB和gyrA突变的覆盖范围。TAC在涂片阳性痰标本中检测inhA、katG、rpoB、eis、gyrA、rplC和pncA的野生型或突变的成功率为89%，在涂片阴性痰标本中的成功率为33%。这些检测结果与配对分离株TAC结果相比的总体准确率为95% ± 7（平均灵敏度98% ± 3；特异度92% ± 14）。痰标本TAC结果与表型DST对异烟肼、利福平、阿米卡星/卡那霉素、氧氟沙星/莫西沙星和吡嗪酰胺的准确率为87% ± 11。

这与配对分离株的TAC结果相似（准确率90%±12），不准确主要反映了内在的基因型-表型不一致。TAC是一种快速、模块化、全面且准确的结核病药物敏感性试验，适用于涂片阳性痰样本中的主要一线和二线抗结核药物。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。