16S rRNA测序数据:CVID腹泻患者的菌群改变、生活质量受损、吸收不良、感染与炎症

该数据集来自search.dataone.org,为16S rRNA测序数据,聚焦伴腹泻的普通变异型免疫缺陷(CVID)患者

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基因组分类Stool microbiomeCVID
16S rRNA sequencing data: Altered microbiota, impaired quality of life, malabsorption, infection, and inflammation in CVID patients with diarrhoea

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

16S rRNA测序数据:CVID腹泻患者的菌群改变、生活质量受损、吸收不良、感染与炎症

16S rRNA sequencing data: Altered microbiota, impaired quality of life, malabsorption, infection, and inflammation in CVID patients with diarrhoea

该数据集来自search.dataone.org,为16S rRNA测序数据,聚焦伴腹泻的普通变异型免疫缺陷(CVID)患者。研究基于伦敦Royal-Free-Hospital的CVID队列,对每月腹泻≥6天的患者采集粪便和血液样本,分析症状、感染、炎症水平及微生物多样性,并比较BMI、脾脏大小、淋巴细胞与肠道菌群多样性。数据可用于探索CVID相关腹泻的肠道菌群特征及其与临床指标的关系(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):背景:腹泻是普通变异型免疫缺陷(CVID)患者最常见的胃肠道症状。目的:本研究旨在描述伦敦Royal-Free-Hospital(RFH)CVID队列中慢性和复发性腹泻的患病率及临床表现,包括症状、感染、炎症水平和微生物多样性。方法:对成年CVID患者进行横断面研究(172例确诊CVID患者中139例完成了筛查问卷)。腹泻≥6天/月者接受粪便和血液样本分析,并完成短版炎症性肠病问卷(sIBDQ)。比较BMI、脾脏大小、淋巴细胞和肠道微生物多样性。由于后勤和临床限制,并非所有患者都接受了所有指标的分析。结果:46/139(33.1%)患者存在当前显著腹泻。

【主题与分类】

主题标签:Stool microbiome、CVID。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A02605fc730dc1de77bdec83225d9dc022878f738d9ccea29ea4fb06d51ea9488

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

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    • 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

背景:腹泻是常见变异型免疫缺陷病(CVID)患者最常见的胃肠道症状。目的:本研究旨在描述伦敦皇家自由医院(RFH)CVID队列中慢性和复发性腹泻的患病率及临床表现,包括症状、感染、炎症水平和微生物多样性。方法:对成年CVID患者进行横断面研究(172例确诊CVID患者中有139例完成了筛查问卷)。腹泻≥6天/月者接受粪便和血液样本分析,并完成短版炎症性肠病问卷(sIBDQ)。比较BMI、脾脏大小、淋巴细胞和肠道微生物多样性。由于后勤和临床限制,并非所有患者都能在所有指标上接受分析。结果:46/139例(33.1%)患者目前存在显著腹泻。在有既往或现患腹泻的患者中,BMI较低(中位数23.7 vs. 26,p = 0.005),吸收不良……

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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