MGYS00006795:高海拔环境对人类口腔与肠道微生物组的影响
人类口腔与肠道微生物组在整个生命过程中持续受到多种因素(如环境、宿主饮食、应激等)影响而改变表型,并对人类生理、心理、代谢和免疫系统产生重大影响

基本信息
资源简介
MGYS00006795:高海拔环境对人类口腔与肠道微生物组的影响
MGYS00006795 数据集聚焦于高海拔环境对人类口腔与肠道微生物组的影响。人类口腔与肠道微生物组在整个生命过程中会持续受到多种因素(如环境、宿主饮食、应激等)影响而改变表型,并对人类生理、心理、代谢和免疫系统产生重大影响。高海拔是一种极端环境条件,具有独特性、困难性和健康风险。前往高海拔地区的人群,如登山者、骑行者、游客、朝圣者、士兵和特种任务部队,相比低海拔居民面临更高风险。然而,极端环境、应激、氧饱和度和饮食如何改变口腔与肠道微生物组及其组成,目前仍不清楚。该数据集通过宏基因组方法研究高海拔及在不同高度停留对印度人群健康的影响,以确定肠道微生物组的变化,并涉及粪便样本。
【数据集背景】
人类口腔与肠道微生物组在整个生命过程中持续变化,其表型受多种因素影响,包括环境、宿主饮食和应激等。这些微生物组对人类生理、心理、代谢和免疫系统具有重大影响。高海拔环境是一种极端环境条件,具有独特性、困难性和健康风险。前往高海拔地区的人群,例如登山者、骑行者、游客、朝圣者、士兵和特种任务部队,相比低海拔居民面临更高风险。然而,极端环境、应激、氧饱和度和饮食如何改变口腔与肠道微生物组及其组成,仍不清楚。该数据集所属分类为内分泌、营养和代谢疾病 / 其他,来源于 ebi.ac.uk。
【数据内容】
该数据集涉及人类口腔与肠道微生物组,研究高海拔环境对其的影响。研究采用宏基因组方法,以确定肠道微生物组的变化。源站描述中提及粪便样本。数据集英文名称为 MGYS00006795: Impact of High altitude environment of Human oral and gut microbiota。除上述内容外,源站未提供更详细的数据内容说明。
【采集与来源】
该数据集来源站为 ebi.ac.uk。研究针对印度人群,通过宏基因组方法调查高海拔及在不同高度停留对健康的影响,以确定肠道微生物组的变化。源站描述中提及粪便样本。除上述内容外,源站未提供具体的采集时间、地点、样本量、测序平台等详细信息。
【适用场景】
该数据集适用于研究高海拔环境对人类口腔与肠道微生物组的影响,尤其是针对前往高海拔地区的人群,如登山者、骑行者、游客、朝圣者、士兵和特种任务部队。也可用于探讨极端环境、应激、氧饱和度和饮食如何改变口腔与肠道微生物组及其组成。此外,该数据集所属分类为内分泌、营养和代谢疾病 / 其他,可能适用于相关代谢与健康影响的研究。除上述内容外,源站未提供更具体的适用场景说明。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://ebi.ac.uk/metagenomics/studies/MGYS00006795
标准获取流程:
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- 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:
数据说明
人类口腔与肠道微生物群的表型会因环境、宿主饮食、压力等多种因素而在整个生命过程中持续变化,并对人体生理、心理、代谢和免疫系统产生重大影响。其中一个因素便是高海拔(HA)等极端环境条件——这种环境非常独特、艰难且充满健康风险。登山者、骑行爱好者、游客、朝圣者、士兵和特种任务部队等前往高海拔地区的人群,比低海拔地区人群面临更高风险。然而,极端环境、压力、氧饱和度和饮食如何改变口腔与肠道微生物群并影响其组成,目前仍不清楚。在本研究中,我们采用宏基因组学方法,通过测定肠道微生物群的变化,研究了高海拔以及在不同高度停留对印度人群健康的影响。我们在四个不同时间点从个体采集粪便样本,即开始上升前、到达13000英尺后、下降至11000英尺时以及到达16000英尺至19000英尺时。样本进行了全基因组测序分析。
在成员停留于13000英尺、11000英尺及16000英尺至19000英尺期间,其口腔与肠道微生物多样性发生了显著变化,多种细菌的丰度也有所改变。在三个时间点上,口腔与肠道微生物群主要由厚壁菌门、变形菌门、拟杆菌门、广古菌门、放线菌门及未分类微生物组成。此外,还对四个时间点所有门和属水平的微生物进行了差异分析。大多数鉴定出的微生物序列属于未分类微生物群。显然,一些代谢途径,如氨基酸、脂质和碳水化合物代谢途径,也发生了改变。
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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