HIV阴性泰国与台湾患者中与干扰素-γ自身抗体相关的分枝杆菌及机会性感染数据集

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于HIV阴性的泰国与台湾患者中,与干扰素-γ(IFNg)自身抗体相关的非结核分枝杆菌感染、结核分枝杆菌感染及其他机会性感染

National Institute of Allergy and Infectious Diseases (NIAID)National Institute of Allergy and Infectious Diseases (NIAID)
clinicaltrials
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基因组分类Nontuberculous MycobacteriaMycobacterium TuberculosisOpportunistic Infections
Mycobacterial and Opportunistic Infections in HIV-Negative Thai and Taiwanese Patients Associated With Autoantibodies to Interferon-gamma

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

HIV阴性泰国与台湾患者中与干扰素-γ自身抗体相关的分枝杆菌及机会性感染数据集

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于HIV阴性的泰国与台湾患者中,与干扰素-γ(IFNg)自身抗体相关的非结核分枝杆菌感染、结核分枝杆菌感染及其他机会性感染。源站描述指出,此类患者可合并沙门菌、青霉病和组织胞浆菌病等机会性感染。数据可用于研究IFNg自身抗体与分枝杆菌及机会性感染易感性之间的关联,支持感染性疾病与免疫缺陷相关主题的分类分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:非结核分枝杆菌、结核分枝杆菌、机会性感染。机会性感染的获得与先天性和获得性免疫缺陷存在因果关联。我们最近发现了一群携带干扰素γ(IFNg)自身抗体的亚洲女性,她们均因非结核分枝杆菌感染而被诊断。泰国和台湾也报告了类似的患者群体,并且我们在来自那里的匿名血清样本中发现了类似的自身抗体。此外,许多播散性或淋巴性非结核感染的患者还患有其他机会性感染(OI),如沙门菌病、青霉病和组织胞浆菌病。最近,在台湾描述了与我们的泰国人群临床相似的患者。其中两例已被诊断出IFNg自身抗体。

【主题与分类】

主题标签:Nontuberculous Mycobacteria、Mycobacterium Tuberculosis、Opportunistic Infections。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/NCT00814827

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00814827

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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

疾病:非结核分枝杆菌、结核分枝杆菌、机会性感染。机会性感染的获得与先天性和获得性免疫缺陷存在因果关联。我们最近发现了一个亚洲女性群体,其体内存在针对干扰素γ(IFNg)的自身抗体,所有这些患者均因非结核分枝杆菌感染而被诊断。泰国和台湾也报告了类似的患者群体,并且我们在来自那里的匿名血清样本中发现了类似的自身抗体。此外,许多患有播散性或淋巴性非结核感染的患者还患有其他机会性感染(OI),如沙门菌感染、青霉病和组织胞浆菌病。最近,台湾报道了与我们的泰国人群临床相似的患者。其中两例已被诊断出IFNg自身抗体(未发表数据)。所述患者淋巴细胞计数正常,且人免疫缺陷病毒(HIV)阴性。

因此,针对关键细胞因子的自身抗体的检出、机会性感染的发生以及缺乏其他常见解释,均提示这是一个值得研究的重要人群。我们拟将患者纳入一项非HIV机会性感染的自然史研究,以探究针对细胞因子的自身抗体的存在情况,并考察可能影响该疾病发生的潜在免疫遗传因素。将获取并储存血浆、细胞和DNA样本以供本研究使用。根据方案,本研究将在5年内累计纳入最多265例患者,并对每例患者随访20年,样本量论证及分组情况详见方案。

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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