干燥综合征患者与健康对照唾液宏基因组图谱
该数据集来自 NCBI，聚焦干燥综合征这一累及外分泌腺的慢性自身免疫病，采用鸟枪法宏基因组测序分析唾液样本，包含 88 名女性干燥综合征患者与 56 名健康女性对照
基本信息
资源简介
干燥综合征患者与健康对照唾液宏基因组图谱
该数据集英文名为 PRJEB106071: Salivary metagenome profiling of Sjögren's syndrome patients and healthy controls，来源于 NCBI，属于免疫系统疾病 / 其他分类。它聚焦干燥综合征这一累及外分泌腺的慢性自身免疫病，采用鸟枪法宏基因组测序分析唾液样本，包含 88 名女性干燥综合征患者与 56 名健康女性对照。研究旨在通过对口腔微生物组的全面分类和功能分析，识别与该自身免疫状况相关的微生物失调模式，为理解干燥综合征与唾液微生物之间的关系提供数据基础。
【数据集背景】
干燥综合征是一种慢性自身免疫病，主要影响外分泌腺。该数据集围绕这一疾病背景，关注唾液微生物组在患者与健康人群之间的差异。通过鸟枪法宏基因组测序，研究试图从口腔微生物群落的角度，探索干燥综合征可能伴随的微生物失调现象。这一方向有助于将自身免疫病的微生态特征纳入研究视野。
【数据内容】
数据集提供唾液样本的宏基因组测序数据，涵盖分类学和功能层面的微生物组分析。样本包括 88 名女性干燥综合征患者和 56 名健康女性对照。其核心内容是唾液微生物组的全面分类与功能谱，用于识别与干燥综合征相关的微生物失调模式。主题标签为 Other。
【采集与来源】
数据来源于 NCBI，来源站为 ncbi.nlm.nih.gov。样本类型为唾液，研究对象为女性，包括干燥综合征患者与健康对照。测序策略为鸟枪法宏基因组测序。其他采集时间、地点、具体流程等信息源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于口腔微生物组与自身免疫病关联研究，尤其是干燥综合征相关的微生物失调分析。可用于比较患者与健康对照在唾液微生物分类和功能层面的差异，也可作为口腔微生态研究的参考数据。具体应用方向需结合研究设计确定，源站未提供更多限定。
【使用方法】
源站未提供具体使用方法。通常此类宏基因组数据可用于分类注释、功能注释和差异分析，但本数据集的实际使用方式需参考源站说明。源站未提供相关流程或工具建议。
【质量与限制】
源站未提供质量评估与限制说明。已知样本仅包含女性，可能限制结论向男性人群推广；样本量为 88 例患者与 56 例对照。其他质量指标、批次信息、测序深度等源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供引用与许可信息。使用时应遵循 NCBI 及相关数据库的通用要求，具体许可与引用方式需查阅源站。
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/PRJEB106071
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
本研究探讨了干燥综合征中的唾液微生物组，干燥综合征是一种影响外分泌腺的慢性自身免疫性疾病。我们采用鸟枪法宏基因组测序，分析了88名女性干燥综合征患者和56名健康女性对照者的唾液样本。该数据集提供了口腔微生物组的全面分类和功能分析，以识别与这种自身免疫性疾病相关的微生物失调模式。
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。
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