新洋葱伯克霍尔德菌J2315、H111和金黄色葡萄球菌NRS77生物膜上清液的非靶向体外代谢组学数据

数据通过高效液相色谱与高分辨率质谱分析获得,可用于比较不同菌株生物膜上清的代谢物组成、研究细菌种间相互作用及囊性纤维化相关感染中的代谢变化(来源 figshare,CC BY 4.0 许可)

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2025-04-09 更新
浏览 6
蛋白质分类MetabolomicsBurkholderiaStaphylococcusUntargeted MetabolitesCystic Fibrosis
Untargeted <i>In Vitro</i> Metabolomics data from <i>Burkholderia cenocepacia </i>J2315, H111 and <i>Staphylococcus aureus </i>NRS77 Biofilm Supernatant

基本信息

模态
蛋白质
大小
0.000536399 GB
任务类型
分类
许可
CC BY 4.0
创建/更新时间
2025-04-09
版本
v3

资源简介

新洋葱伯克霍尔德菌J2315、H111和金黄色葡萄球菌NRS77生物膜上清液的非靶向体外代谢组学数据

Untargeted In Vitro Metabolomics data from Burkholderia cenocepacia J2315, H111 and Staphylococcus aureus NRS77 Biofilm Supernatant

该数据集为体外生物膜上清的非靶向代谢组学数据,样本来自人类病原体 Burkholderia cenocepacia H111 与 J2315 以及 Staphylococcus aureus NRS77,并包含未接种培养基(LB+1% glucose、150 mM MOPS)的极性代谢物作为对照。数据通过高效液相色谱与高分辨率质谱分析获得,可用于比较不同菌株生物膜上清的代谢物组成、研究细菌种间相互作用及囊性纤维化相关感染中的代谢变化(来源 figshare,CC BY 4.0 许可)。

【数据集背景】

配套论文《Burkholderia cenocepacia

-mediated inhibition of

Staphylococcus aureus

growth and biofilm formation》发表于 Journal of Bacteriology(2025),DOI:10.1128/jb.00116-23。项目资助方:Cystic Fibrosis Foundation (YODERH23I0)。源站首次发布:2025-04-09。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):这里我们提供了一份代谢组学数据集,该数据集通过高效液相色谱和高分辨率质谱分析获得,样本为从人类病原体 Burkholderia cenocepacia H111 和 J2315 以及 Staphylococcus aureus NRS77 体外生物膜上清中采集的样本。未接种培养基(LB+1% glucose,150 mM MOPS)中的极性代谢物也作为对照条件纳入。方法 样本采集:将 B. cenocepacia 或 Staphylococcus 菌株以 10^6 CFU/mL 接种至 T LB Lennox + 1% glucose + 150 mM MOPS 中,并在 96 孔 PVC 板的重复孔中于 37 °C 孵育 3 天。7 天后,用微量移液器移出生物膜上清,以 21,130 x g 离心 1 分钟,并通过 0.45 µm 注射器过滤器(VWR 28145-505)过滤除菌。提取:收集每个样本的无菌上清,在 -80 °C 冷冻 2 小时或过夜,然后冻干

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 536.40 KB。数据集 DOI:10.6084/m9.figshare.28543700.v3。

【主题与分类】

源站学科分类:Bacteriology、Infectious agents、Metabolomic chemistry、Analytical spectrometry、Natural products and bioactive compounds。主题标签:Metabolomics、Burkholderia、Staphylococcus、Untargeted Metabolites、Cystic Fibrosis。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病。

【适用方向】

源站学科分类标注为 Bacteriology、Infectious agents、Metabolomic chemistry、Analytical spectrometry、Natural products and bioactive compounds。

【获取与许可】

源站页面:https://figshare.com/articles/dataset/Untargeted_i_In_Vitro_i_Metabolomics_data_from_i_Burkholderia_cenocepacia_i_J2315_H111_and_i_Staphylococcus_aureus_i_NRS77_Biofilm_Supernatant/28543700

使用许可:CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。

规范引用:Skaggs, Hayden; R. Yoder-Himes, Deborah (2025). Untargeted In Vitro Metabolomics data from Burkholderia cenocepacia J2315, H111 and Staphylococcus aureus NRS77 Biofilm Supernatant. figshare. Dataset

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源站:https://doi.org/10.6084/m9.figshare.28543700.v1

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据集大小约 536.4 KB。

数据说明

在此,我们提供了一个代谢组学数据集,该数据集是通过高效液相色谱和高分辨率质谱分析从人类病原体新洋葱伯克霍尔德菌H111和J2315以及金黄色葡萄球菌NRS77的体外生物膜上清液中获得的。未接种培养基(LB+1%葡萄糖,150 mM MOPS)中的极性代谢物也作为对照条件包括在内。方法 样品收集 将新洋葱伯克霍尔德菌或葡萄球菌菌株以10^6 CFU/mL的浓度接种到T LB Lennox + 1%葡萄糖 + 150 mM MOPS中,并在96孔PVC板的复孔中于37°C孵育3天。7天后,通过微量移液器移除生物膜上清液,以21,130 x g离心1分钟,并通过0.45 µm注射器过滤器(VWR 28145-505)过滤灭菌。提取 收集每个样品的无菌上清液,并在-80°C冷冻2小时或过夜,然后在LabConco 2.5L台式冷冻干燥机中冷冻干燥。将干燥样品复溶到2 mL 50%乙腈中,并用0.22 µm过滤器过滤后转移到自动进样器注射瓶中。

色谱 所有样品均在Thermo DIONEX UltiMate 3000 HPLC系统(Thermo Fisher Scientific,Waltham,MA,USA)上运行。该LC系统配备了反相色谱柱(RPC,Waters Acquity UPLC HSS T3柱,2.1 x 150 mm,1.8 µm)和亲水相互作用色谱柱(HILIC,Millipore SeQuant ZIC-cHILIC柱,2.1 x 150 mm,3 µm)。两根LC柱采用并联配置,每根柱均连接一个2-μL样品环。柱温设定为40 °C。在RPC柱上进行分离时,含0.1%甲酸的水和含0.1%甲酸的乙腈分别为流动相A和B。流速为0.35 mL/min。溶剂梯度设定为0-6 min 0% B,6-14 min从0%增至28% B,14-16 min从28%增至50% B,16-20 min从50%增至100% B,21-33 min回到0% B。在HILIC柱上进行分离时

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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