Trichosporon austroamericanum及相关酵母的比较基因组学数据集
该数据集包含16株酵母菌的全基因组测序数据,其中3株为源自血液的Trichosporon austroamericanum分离株,13株为购自日本微生物保藏中心(JCM)的相关菌株

基本信息
资源简介
Trichosporon austroamericanum及相关酵母的比较基因组学数据集
该数据集包含16株酵母菌的全基因组测序数据,其中3株为源自血液的Trichosporon austroamericanum分离株,13株为购自日本微生物保藏中心(JCM)的相关菌株。数据覆盖Trichosporonaceae科多个属,包括Trichosporon、Apiotrichum和Cutaneotrichosporon。基因组组装基于Oxford Nanopore测序,并经过校正和完整性评估。该数据集可用于Trichosporonaceae科酵母的比较基因组学和分类学研究(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):我们对16株酵母菌进行了全基因组测序,包括3株源自血液的Trichosporon austroamericanum分离株和13株购自日本微生物保藏中心(JCM)的相关菌株。该数据集涵盖Trichosporonaceae科内的多个属,包括Trichosporon、Apiotrichum和Cutaneotrichosporon。基因组组装使用Oxford Nanopore测序生成,随后进行校正和完整性评估。该数据集为Trichosporonaceae科酵母的比较基因组学和分类学研究提供了基础。
【主题与分类】
主题标签:Other。本站分类:感染/真菌感染。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJDB20459
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/PRJDB20459
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
我们对16株酵母菌进行了全基因组测序,其中包括3株源自血液的南美毛孢子菌(Trichosporon austroamericanum)分离株,以及从日本微生物保藏中心(Japan Collection of Microorganisms, JCM)购买的13株相关菌株。该数据集涵盖了毛孢子菌科(Trichosporonaceae)内的多个属,包括毛孢子菌属(Trichosporon)、阿皮毛孢子菌属(Apiotrichum)和皮毛孢子菌属(Cutaneotrichosporon)。基因组组装采用牛津纳米孔(Oxford Nanopore)测序技术完成,随后进行了校正和完整性评估。该数据集为毛孢子菌科酵母的比较基因组学和分类学研究提供了基础。
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




