博士论文补充数据：CARD-RGI 完美与严格命中
该数据集包含来自博士论文的补充数据，涉及39株铜绿假单胞菌临床分离株的基因组序列，通过FASTA文件格式提供，并利用CARD-RGI工具分析抗生素耐药性基因的完美与严格命中结果，主要用于抗生素耐药性研究、角膜感染模型开发以及临床微生物基因组学分析，支持抗菌药物测试和感染性疾病研究。
基本信息
资源简介
博士论文补充数据：CARD-RGI 完美与严格命中
【数据集背景】
本数据集源站标题为《PhD Thesis Additional Data: CARD-RGI Perfect & Strict Hits》。项目资助方：Adhesion to host cell membrane microdomains in cornea as an antimicrobial target to prevent corneal ulceration。源站首次发布：2024-04-16。
【数据内容】
源站原始描述：Supplementary data from the PhD thesis, ''The Development of in vitro Corneal Infection Models for Antimicrobial Drug Testing'' (Lucy Urwin, 2022, Dept. IICD). Chapter 4 of the thesis describes characterisation of clinical isolates, including 39 Pseudomonas aeruginosa isolates from LV Prasad Eye Institute, Hyderabad, India. Genome sequencing was performed by Microbes NG (LVP3-6), Dr Luke Green, University of Sheffield (LVP3-6) and Dr Naveen Kumar, Christian Medical College, Vellore (all other isol…
主表 README.txt 含 2 列、样本前 4 行结构完整。
【数据结构与技术规格】
文件数 2 个，合计 166.16 KB。CARD-RGI Perfect & Strict Hits.xlsx：application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet，165.15 KB。README.txt：text/plain，1.01 KB。数据集 DOI：10.15131/shef.data.19169657.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Medical bacteriology。主题标签：antibiotic resistance genes、Comprehensive Antibiotic Resistance Database。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。源站学科分类标注为 Medical bacteriology。
【获取与许可】
源站页面：https://orda.shef.ac.uk/articles/dataset/PhD_Thesis_Additional_Data_CARD-RGI_Perfect_Strict_Hits/19169657
使用许可：CC BY-NC-ND 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
规范引用：Urwin, Lucy; Monk, Peter N. (2022). PhD Thesis Additional Data: CARD-RGI Perfect & Strict Hits. The University of Sheffield. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2024-11-08，引用时请注意版本时效。
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。
暂未开放有偿下载
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
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
该数据集是博士论文《用于抗菌药物测试的体外角膜感染模型的开发》（Lucy Urwin，2022年，IICD系）的补充数据。论文第四章描述了临床分离株的表征，包括来自印度海得拉巴LV Prasad眼科研究所的39株铜绿假单胞菌分离株。基因组测序由Microbes NG（LVP3-6）、谢菲尔德大学Luke Green博士（LVP3-6）以及韦洛尔基督教医学院Naveen Kumar博士（其他所有分离株）完成。FASTA文件使用综合抗生素耐药性数据库耐药基因标识符（CARD-RGI）进行分析。本文件包含由CARD-RGI识别的抗生素耐药性基因的完美和严格命中详情。数据集主要用于抗生素耐药性基因分析、角膜感染模型研究以及临床微生物基因组学领域。
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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