慢性泪囊炎16S rRNA测序数据集
该数据集是一个包含78名慢性泪囊炎患者泪道系统微生物组测序数据的基因序列数据集,通过16S rRNA测序技术获取了健康眼结膜囊、患眼结膜囊和患眼泪囊三组样本的微生物群落信息,共鉴定出1440个操作分类单元并分析了各组特有的细菌丰度差异,主要用于研究慢性泪囊炎的微生物病因学、探索微生物群落变化与疾病发病机制的关联,并为临床抗生素治疗提供理论依据。

基本信息
资源简介
慢性泪囊炎16S rRNA测序数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《16S rRNA sequencing in chronic dacryocystitis》。配套论文《16S rRNA sequencing in chronic dacryocystitis》发表于 Clinical and Experimental Optometry(2024),DOI:10.1080/08164622.2024.2358246。源站首次发布:2024-05-30。
【数据内容】
源站原始描述:The pathogenesis of chronic dacryocystitis (CDC) is associated with a variety of bacteria. Investigating microflora has the potential to provide a theoretical basis for preventing and treating CDC. 16S rRNA sequencing is a sequence-based bacterial analysis. The application of 16S rRNA sequencing in CDC is rarely reported. A case-control study of infected and healthy eyes diagnosed as CDC patients was conducted. Seventy-eight patients were divided into A (conjunctival sac secretions from healthy…
【数据结构与技术规格】
文件数 3 个,合计 7.37 MB。tceo_a_2358246_sm7384.tif:image/tiff,643.47 KB。tceo_a_2358246_sm7383.tif:image/tiff,286.35 KB。tceo_a_2358246_sm7378.tif:image/tiff,539.02 KB。数据集 DOI:10.6084/m9.figshare.25928950.v1。
【主题与分类】
源站学科分类:Microbiology、Molecular Biology、Biotechnology、Ecology、Biological Sciences not elsewhere classified、Infectious Diseases。主题标签:16S rRNA sequencing、chronic dacryocystitis、microflora。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Microbiology、Molecular Biology、Biotechnology、Ecology、Biological Sciences not elsewhere classified、Infectious Diseases。
【获取与许可】
源站页面:https://tandf.figshare.com/articles/dataset/16S_rRNA_sequencing_in_chronic_dacryocystitis/25928950
使用许可:CC BY(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。
规范引用:16S rRNA sequencing in chronic dacryocystitis. Taylor & Francis. Zhang, Yongxin; Liu, Beian; Yang, Meina; Li, Shixu; Qu, Yunhao; Ma, Yingge; et al
【使用注意】
· 源站最后修改于 2025-05-01,引用时请注意版本时效。
下载信息
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使用方式
数据集获取(Figshare)
源站:https://tandf.figshare.com/articles/dataset/16S_rRNA_sequencing_in_chronic_dacryocystitis/25928950/1
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数据说明
该数据集是一个针对慢性泪囊炎(CDC)的微生物组研究数据集,采用16S rRNA测序技术对泪道系统微生物群落进行分析。数据集包含78名患者的三组样本:健康眼结膜囊分泌物(A组)、患眼结膜囊分泌物(B组)和患眼泪囊分泌物(C组)。通过QIIME、R、LEfSe等生物信息学工具对测序数据进行处理,共获得1440个操作分类单元(OTUs),并识别出各组特有的微生物群落特征。研究还使用PICRUSt对微生物潜在功能进行了预测分析,发现了六条与CDC发病机制相关的代谢通路。该数据集为理解慢性泪囊炎的微生物病因学提供了重要依据,对指导抗生素治疗和疾病预防具有临床参考价值。
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