甲状腺眼病患者结膜囊、深鼻、粪便及阴性对照样本的16S rRNA基因扩增子测序
该 BioProject 包含来自甲状腺眼病(TED)患者的 85 个样本的 16S 核糖体 RNA 基因扩增子测序数据,包括 25 个结膜囊拭子、25 个深鼻拭子、25 个粪便样本和 10 个无菌水阴性对照

基本信息
资源简介
甲状腺眼病患者结膜囊、深鼻、粪便及阴性对照样本的16S rRNA基因扩增子测序
该 BioProject 包含来自甲状腺眼病(TED)患者的 85 个样本的 16S 核糖体 RNA 基因扩增子测序数据,包括 25 个结膜囊拭子、25 个深鼻拭子、25 个粪便样本和 10 个无菌水阴性对照。无菌水对照用于监测样本处理和测序过程中可能存在的背景污染。研究旨在刻画 TED 患者眼表、上呼吸道和肠道相关样本类型的微生物群落特征,为探究位点特异性微生物群模式以及微生物群落与 TED 疾病相关特征之间的潜在关联提供资源(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):该 BioProject 包含来自确诊甲状腺眼病(TED)患者的 85 个样本的 16S 核糖体 RNA 基因扩增子测序数据。数据集包括 25 个结膜囊拭子、25 个深鼻拭子、25 个粪便样本和 10 个无菌水阴性对照。纳入无菌水对照是为了监测样本处理和测序过程中可能存在的背景污染。该研究旨在刻画 TED 患者眼表、上呼吸道和肠道相关样本类型的微生物群落特征。该数据集为探究位点特异性微生物群模式以及微生物群落与 TED 疾病相关特征之间的潜在关联提供了资源。该 BioProject 聚焦于结膜囊拭子、深鼻拭子、粪便样本和无菌水阴性对照。相应的 16S 核糖
【主题与分类】
主题标签:Raw sequence reads。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1433797
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://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1433797
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:
数据说明
该BioProject包含来自85份样本的16S核糖体RNA基因扩增子测序数据,这些样本与确诊为甲状腺眼病(TED)的患者相关。数据集包括25份结膜囊拭子、25份深部鼻拭子、25份粪便样本和10份无菌水阴性对照。纳入无菌水对照是为了监测样本处理和测序过程中可能存在的背景污染。本研究旨在表征TED患者眼表、上气道和肠道相关样本类型中的微生物群落谱。该数据集为研究TED中部位特异性微生物群模式以及微生物群落与疾病相关特征之间的潜在关联提供了资源。该BioProject重点关注结膜囊拭子、深部鼻拭子、粪便样本和无菌水阴性对照。来自眼眶脂肪组织样本的相应16S核糖体RNA基因扩增子测序数据可在BioProject PRJNA1433791下获取。所有样本均采用标准化程序采集和处理,以确保数据质量。
来自16S核糖体RNA基因扩增子文库的测序读段已存入该BioProject下的Sequence Read Archive。
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




