绿原酸与滨蒿内酯治疗大鼠非酒精性脂肪肝的16S rRNA测序OTU矩阵数据集
该数据集包含来自Sprague-Dawley大鼠盲肠粪便样本的16S rRNA基因高通量测序OTU矩阵，用于研究绿原酸与滨蒿内酯联合治疗高脂乳剂诱导的非酒精性脂肪肝（NAFLD）模型的疗效
基本信息
资源简介
绿原酸与滨蒿内酯治疗大鼠非酒精性脂肪肝的16S rRNA测序OTU矩阵数据集
16S rRNA sequencing OTU matrix dataset for: Chlorogenic acid and Scoparone treatment improves non-alcoholic fatty liver disease in rats
该数据集包含来自Sprague-Dawley大鼠盲肠粪便样本的16S rRNA基因高通量测序OTU矩阵，用于研究绿原酸与滨蒿内酯联合治疗高脂乳剂诱导的非酒精性脂肪肝（NAFLD）模型的疗效。数据通过提取总基因组DNA、扩增细菌16S rRNA基因V3–V4高变区并在Illumina NovaSeq 6000平台测序获得。该数据可用于分析NAFLD大鼠肠道菌群组成变化，评估联合治疗对菌群结构的影响，并支持微生物组与疾病治疗相关的分类或比较研究（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2026-06-15。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：该数据集包含从Sprague-Dawley大鼠盲肠粪便样本中生成的16S rRNA基因高通量测序操作分类单元（OTU）矩阵。数据采集旨在研究绿原酸和滨蒿内酯联合用药对高脂乳剂诱导的非酒精性脂肪肝（NAFLD）模型的治疗优势。提取总基因组DNA，扩增细菌16S rRNA基因的V3–V4高变区，并在Illumina NovaSeq 6000平台上进行测序。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 70.61 MB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.32674950.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Pharmaceutical sciences、Clinical microbiology、Genomics and transcriptomics。主题标签：Non-alcoholic fatty liver disease、Chlorogenic acid、Scoparone、Gut microbiota、16S rRNA sequencing。本站分类：消化系统疾病。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Pharmaceutical sciences、Clinical microbiology、Genomics and transcriptomics。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/16S_rRNA_sequencing_OTU_matrix_dataset_for_Chlorogenic_acid_and_Scoparone_treatment_improves_non-alcoholic_fatty_liver_disease_in_rats/32674950
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Tianyi, Zhao (2026). 16S rRNA sequencing OTU matrix dataset for: Chlorogenic acid and Scoparone treatment improves non-alcoholic fatty liver disease in rats. figshare. Dataset
下载信息
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数据集获取
源站：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.32674950.v1
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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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 70.6 MB。
数据说明
该数据集包含从Sprague-Dawley大鼠盲肠粪便样本中生成的16S rRNA基因高通量测序操作分类单元（OTU）矩阵。收集这些数据旨在探究绿原酸与七叶树内酯联合使用在高脂乳剂诱导的非酒精性脂肪肝病（NAFLD）模型中的治疗优势。提取总基因组DNA，并扩增细菌16S rRNA基因的V3–V4高变区，随后在Illumina NovaSeq 6000平台上进行测序。
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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