污染环境中肠道健康与肠道菌群的关联

该数据集来自 search.dataone.org,主题为污染环境(放射性核素暴露)下野生岸鼠(Myodes glareolus)肠道健康与肠道菌群的关联

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医学影像Myodes glareolusSCFAmetataxonomyHistologyRNA-sequencing
Association between gut health and gut microbiota in a polluted environment

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-11-05

资源简介

污染环境中肠道健康与肠道菌群的关联

Association between gut health and gut microbiota in a polluted environment

该数据集来自 search.dataone.org,主题为污染环境(放射性核素暴露)下野生岸鼠(Myodes glareolus)肠道健康与肠道菌群的关联。数据覆盖肠道菌群组成、短链脂肪酸(SCFA)、组织学与 RNA-sequencing 等信息,可用于研究环境胁迫如何改变肠道微生物组并影响宿主-微生物互作,进而分析代谢功能紊乱与炎症等宿主健康效应(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):动物胃肠道内栖息着复杂的细菌群落,并与之形成互利共生关系。这些互作赋予宿主众多效应,包括调节免疫系统、防御病原体入侵、帮助消化原本难以消化的食物,甚至改变宿主行为。应激,如环境污染、寄生虫、捕食者和种内竞争,可改变肠道微生物组的组成,进而以对宿主有害的方式改变宿主-微生物互作,例如引起代谢功能障碍和炎症。虽然宿主-微生物互作已在人类和圈养动物中得到广泛研究,但对野生动物微生物组的研究仍然稀少。我们评估了受干扰环境对暴露于放射性核素的岸鼠肠道健康的影响。

【主题与分类】

主题标签:Myodes glareolus、SCFA、metataxonomy、Histology、RNA-sequencing。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%3Ae7f68b8951c79175c4e8845fab15d4ad6bf6bff7651ad3e7e487a309e961e472

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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

动物胃肠道内栖息着复杂的细菌群落,并与宿主形成互利共生关系。这些相互作用对宿主产生诸多影响,包括调节免疫系统、防御病原体入侵、协助消化原本难以消化的食物,甚至改变宿主行为。应激因素,如环境污染、寄生虫、捕食者和种内竞争,可改变肠道微生物组的组成,进而以对宿主有害的方式改变宿主-微生物组相互作用,例如引起代谢功能障碍和炎症。虽然宿主-微生物组相互作用已在人类和圈养动物中得到广泛研究,但针对野生动物微生物组的研究却很少。我们采用转录组学与16S扩增…微生物群落分析相结合的方法,评估了受干扰环境对自然栖息地中暴露于放射性核素的岸田鼠肠道健康的影响。,表格文件可使用任意表格数据处理软件打开。

.qza 文件可使用 QIIME 2 生物信息学工具(https://qiime2.org/)打开和操作。# “污染环境中肠道健康与肠道微生物群之间的关联”的支持数据集 — 动物胃肠道中宿主复杂的细菌群落,并与之形成互利共生关系。这些相互作用对宿主产生的众多影响包括调节免疫系统、防御病原体入侵、帮助消化原本难以消化的食物,甚至改变宿主行为。应激因素,如环境污染、寄生虫、捕食者和种内竞争,可改变肠道微生物组的组成,进而以对宿主有害的方式改变宿主-微生物组相互作用,例如引起代谢功能障碍和炎症。虽然宿主-微生物组相互作用已在人类和圈养

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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