罗伊氏乳杆菌LR-G100联合铋剂四联疗法根除幽门螺杆菌随机双盲对照临床研究受试者粪便宏基因组数据
该数据集为一项随机双盲对照临床试验的粪便宏基因组测序原始序列数据,研究罗伊氏粘液乳杆菌LR-G100补充对幽门螺杆菌铋剂四联根除治疗期间肠道菌群的影响

基本信息
资源简介
罗伊氏乳杆菌LR-G100联合铋剂四联疗法根除幽门螺杆菌随机双盲对照临床研究受试者粪便宏基因组数据
PRJNA1527028 数据集收录了来自一项随机、双盲、对照临床研究的粪便样本宏基因组数据,该研究考察罗伊氏粘液乳杆菌 LR-G100 联合铋剂四联疗法根除幽门螺杆菌的效果。数据以原始序列读长(Raw sequence reads)形式提供,来源于 ncbi.nlm.nih.gov,归类于感染 / 胃肠道感染方向。其核心价值在于将临床干预设计与粪便宏基因组测序相结合,使研究者能够在幽门螺杆菌根除治疗这一典型扰动背景下,观察益生菌补充对肠道微生物群落的潜在影响。数据集整体围绕“临床研究—粪便采样—宏基因组测序—原始读长”这一链条组织,适合作为肠道菌群与感染治疗交互研究的原始数据资源。
【数据集背景】
幽门螺杆菌感染是全球常见的胃肠道感染之一,铋剂四联疗法是常用的根除方案。此类治疗在杀灭病原体的同时,往往对肠道共生菌群造成明显扰动。该数据集所依托的临床研究采用随机、双盲、对照设计,在标准铋剂四联根除治疗的基础上考察罗伊氏粘液乳杆菌 LR-G100 补充的影响,并通过粪便宏基因组测序评估治疗期间肠道菌群的变化。这一背景使数据同时具备临床干预信息和微生物组信息两个维度。
【数据内容】
数据集内容为粪便样本的宏基因组测序原始序列读长,主题标签明确为 Raw sequence reads。源站描述指出,这些数据来自上述随机双盲对照临床试验,用于研究 LR-G100 补充对幽门螺杆菌根除治疗期间肠道菌群的影响。数据以原始读长形式提供,意味着使用者需要自行完成后续的质控、拼接或分类注释等处理步骤。样本数量、测序平台、读长长度、数据总量等具体参数源站未提供。
【采集与来源】
数据来源于 ncbi.nlm.nih.gov,属于该数据库收录的公开数据集。样本类型为受试者的粪便样本,受试者来自一项关于 LR-G100 联合铋剂四联疗法根除幽门螺杆菌的随机、双盲、对照临床研究。源站未提供采样时间点、受试者纳入排除标准、样本保存与运输条件等细节。
【适用场景】
该数据适用于肠道微生物组与感染治疗相关的研究,例如分析幽门螺杆菌根除治疗期间肠道菌群组成与功能的变化,比较益生菌补充组与对照组的群落差异,或作为益生菌干预研究的原始数据用于方法学验证与流程测试。也可用于宏基因组分析流程的建立与评估,以及与其他胃肠道感染相关微生物组数据的对照研究。
【使用方法】
使用者可从 ncbi.nlm.nih.gov 获取原始序列读长,按照宏基因组分析的一般流程进行质控、去宿主序列、物种分类与功能注释,再结合临床分组信息开展组间比较。由于数据为原始读长,分析结果高度依赖所选的参考数据库与生信流程,建议在分析中明确记录所用工具与参数。源站未提供配套的临床元数据表、分析脚本或预处理结果。
【质量与限制】
数据为原始测序读长,未经源站提供的预处理或注释,使用前需自行质控。源站未提供测序深度、样本量、批次信息及阳性/阴性对照设置等质量相关参数,因此无法据此评估数据的具体质量水平。此外,数据仅覆盖粪便宏基因组,不包含其他部位微生物组或宿主遗传信息。研究结论的适用范围应结合原始临床研究的设计来理解。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用文献、DOI、许可条款及使用限制说明。使用者在下载与使用前应查阅 ncbi.nlm.nih.gov 上该数据集的官方页面,以获取最新的引用要求与数据使用政策。
下载信息
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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://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1527028
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
该数据集包含来自一项随机、双盲、对照临床试验的粪便宏基因组测序数据,该试验研究在幽门螺杆菌根除治疗期间补充罗伊氏粘液乳杆菌LR-G100对肠道菌群的影响。
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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