CarveMe-Gut：肠道微生物物种与群落代谢模型自动重建
该数据集包含经过整理的代谢模型、基因组序列及相关元数据，用于CarveMeGut项目中自动化代谢模型重建与整理。主题标签：代谢模型重建、肠道微生物、基因组序列、代谢模型管理、内分泌与代谢疾病
基本信息
资源简介
CarveMe-Gut：肠道微生物物种与群落代谢模型自动重建
CarveMe-Gut（全称 CarveMe-Gut: Automated Metabolic Model Reconstruction for Gut Microbial Species and Communities）是一个面向肠道微生物物种与群落的自动化代谢模型重建数据集，由作者 Basile, Arianna 发布，托管于 Zenodo，发布时间为 2026 年。该数据集汇集了经过整理的代谢模型、基因组序列以及相关元数据，服务于 CarveMeGut 项目中代谢模型的自动化重建与整理工作。在分类上，它归属于内分泌、营养和代谢疾病领域的其他类目，主题涉及代谢模型重建、肠道微生物、基因组序列、代谢模型管理与内分泌及代谢疾病等方向。数据集以 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可开放，可供相关研究者在署名条件下使用。
【数据集背景】
肠道微生物群落的代谢活动与宿主的内分泌、营养和代谢状态密切相关，构建准确、可复用的微生物代谢模型是开展相关研究的基础环节。CarveMeGut 项目致力于将代谢模型的重建与整理过程自动化，以降低人工构建模型的工作量并提升一致性。该数据集正是这一项目工作的成果载体，汇集了项目中使用的整理后代谢模型、基因组序列与配套元数据，为肠道微生物物种及群落层面的代谢建模研究提供数据基础。
【数据内容】
数据集包含三类核心内容：一是经过整理的代谢模型，二是基因组序列，三是与上述模型和序列相关的元数据。这些内容共同支撑自动化代谢模型重建与整理流程。源站描述未对模型数量、基因组序列条数、元数据字段构成等具体规模与结构作进一步说明，源站未提供相关细节。
【采集与来源】
数据集来源于 doi.org，由 Zenodo 机构发布，作者为 Basile, Arianna。源站描述表明，其中的代谢模型、基因组序列与元数据均为 CarveMeGut 项目中所使用的整理后数据。关于原始数据的采集渠道、样本来源、筛选标准与处理流程，源站未提供。
【适用场景】
基于其内容构成，该数据集可用于肠道微生物物种与群落层面的代谢模型重建与整理工作，也可作为代谢模型管理相关研究的数据资源。结合其所属的内分泌、营养和代谢疾病分类，该数据集可服务于该领域内涉及肠道微生物代谢建模的研究场景。具体的应用案例与验证结果，源站未提供。
【使用方法】
数据集以 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可发布，使用者可在署名条件下获取与使用。关于数据文件的具体格式、目录组织、加载方式及配套工具的使用说明，源站未提供。
【质量与限制】
源站描述强调数据集中的代谢模型经过整理，但未给出模型质量评估指标、覆盖的物种范围、数据完整性或已知偏差等信息，源站未提供。使用者在依赖该数据集开展分析时，应结合自身研究需求评估其适用性。
【引用与许可】
使用该数据集时应遵循 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可要求，进行署名引用。数据集的推荐引用格式、DOI 具体标识及作者贡献说明，源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.23471103
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 809.0 MB。
数据说明
该数据集包含经过整理的代谢模型、基因组序列及相关元数据，用于CarveMeGut项目中自动化代谢模型重建与整理。
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。
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