肠道微生物群与抗菌药物耐药性

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03794453

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • 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

条件：微生物耐药性。抗菌药物耐药性被视为全球主要公共卫生威胁之一，每年至少导致70万人死亡。据估计，如果当前的抗菌药物耐药性问题得不到有效解决，到2050年将导致全球1000万人死亡。多重耐药病原体是导致抗生素治疗不当的最重要单一因素，进而导致脓毒症患者死亡率升高。新型抗菌药物的研发进展缓慢，限制了当前及不久的将来对多重耐药微生物有效治疗的可得性。因此，寻找减少抗菌药物耐药性传播和负担的策略至关重要。肠道微生物群可能在决定多重耐药微生物获得风险方面发挥主导作用。例如，小鼠模型的研究结果表明，巴恩斯氏菌属（Barnesiella）物种赋予了对万古霉素耐药肠球菌肠道定植的抵抗力。这些发现随后在人类受试者中得到了证实。

这是一项前瞻性纵向观察性研究，旨在评估因卒中住院患者肠道微生物群变化与获得性抗菌药物耐药之间的相关性。凡因急性卒中入住威尔士亲王医院内科病房的成年患者，均将接受资格筛查，并受邀参与本研究。本研究收集的数据将用于确定住院患者队列中抗生素使用与肠道微生物群变化之间的相关性，以及肠道微生物群与获得耐药病原体所致肠道定植或感染之间的相关性。

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。