无麸质饮食影响乳糜泻患者粪便小非编码RNA谱与微生物组组成，支持宿主-肠道菌群互作
该数据集来自 omicsdi.org，主题标签为 Genomics，聚焦乳糜泻患者在无麸质饮食下粪便中小非编码RNA谱与微生物组组成的变化
基本信息
资源简介
无麸质饮食影响乳糜泻患者粪便小非编码RNA谱与微生物组组成，支持宿主-肠道菌群互作
该数据集英文名为“Gluten-free diet affects faecal small non-coding RNA profiles and microbiome composition in celiac disease supporting a host-gut microbiota crosstalk”，来源于 omicsdi.org，主题标签为 Genomics，本站将其归类于免疫系统疾病 / 其他。数据集聚焦乳糜泻患者在无麸质饮食条件下粪便中小非编码RNA谱与微生物组组成的变化，旨在为宿主与肠道微生物群之间的相互作用提供支持性证据。整体而言，该数据集围绕饮食干预、宿主小非编码RNA与肠道微生物组三者的关联展开，属于基因组学与免疫系统疾病交叉领域的研究资源，可供相关方向的研究者参考和使用。
【数据集背景】
乳糜泻是一种与免疫系统相关的疾病，其管理常涉及无麸质饮食。该数据集关注无麸质饮食对乳糜泻患者粪便中小非编码RNA谱以及微生物组组成的影响，并以此支持宿主与肠道微生物群之间相互作用的探讨。数据集的主题标签为 Genomics，本站分类为免疫系统疾病 / 其他，来源站为 omicsdi.org。源站描述与数据集英文名一致，均强调无麸质饮食对粪便小非编码RNA谱和微生物组组成的影响，以及由此支持的宿主-肠道微生物群互作关系。
【数据内容】
该数据集的内容涉及乳糜泻患者在无麸质饮食下粪便中的小非编码RNA谱与微生物组组成的变化。主题标签为 Genomics，表明其数据与基因组学相关。源站描述未进一步说明具体包含哪些样本、检测平台、数据文件类型或变量字段，源站未提供更细化的数据内容说明。
【采集与来源】
该数据集来源于 omicsdi.org。源站描述与数据集英文名相同，未提供关于样本采集地点、采集时间、受试者数量、饮食干预方案细节或测序平台等信息，源站未提供相关采集细节。
【适用场景】
基于其主题标签 Genomics 以及聚焦乳糜泻、无麸质饮食、粪便小非编码RNA谱与微生物组组成的内容，该数据集可用于探讨饮食干预与宿主小非编码RNA及肠道微生物群之间关联的研究场景。本站分类为免疫系统疾病 / 其他，也可作为免疫系统疾病相关基因组学研究的参考资源。源站未提供更具体的适用场景说明。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法、数据格式、访问方式或分析流程说明。
【质量与限制】
源站未提供关于数据质量、样本规模、技术偏差或使用限制的说明。该数据集来源于 omicsdi.org，主题标签为 Genomics，本站分类为免疫系统疾病 / 其他，除此之外源站未提供更多质量与限制相关信息。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用方式与许可信息。
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
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://omicsdi.org/dataset/project/PRJNA901394
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
Gluten-free diet affects faecal small non-coding RNA profiles and microbiome composition in celiac disease supporting a host-gut microbiota crosstalk
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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