COMBACTE-CDI 艰难梭菌感染疾病负担研究数据集
数据围绕 6 株艰难梭菌（C. difficile）的基因组分析，聚焦于假想蛋白与未表征蛋白的注释与功能刻画，涉及必需基因等主题
基本信息
资源简介
COMBACTE-CDI 艰难梭菌感染疾病负担研究数据集
Table3_In Silico Characterization of Uncharacterized Proteins From Multiple Strains of Clostridium Difficile.XLSX
该数据集来自 frontiersin.figshare.com，包含一份 XLSX 表格文件，对应论文《In Silico Characterization of Uncharacterized Proteins From Multiple Strains of Clostridium Difficile》。数据围绕 6 株艰难梭菌（C. difficile）的基因组分析，聚焦于假想蛋白与未表征蛋白的注释与功能刻画，涉及必需基因等主题。可用于艰难梭菌蛋白功能注释研究、感染性疾病相关生物信息学分析，以及为后续抗菌药物或疫苗靶点筛选提供参考（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
配套论文《In silico designing of vaccine candidate against Clostridium difficile》发表于 Scientific Reports（2021），DOI：10.1038/s41598-021-93305-6。源站首次发布：2022-08-11。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：艰难梭菌（C. difficile）是一种多菌株、产芽孢、革兰氏阳性、机会性肠道致病菌，主要与医院获得性感染相关，可导致严重腹泻和结肠炎症。包括青霉素、四环素和克林霉素在内的多种抗生素已被用于控制艰难梭菌感染，但研究表明，抗生素的不合理使用已导致艰难梭菌菌株产生耐药性。然而，其基因组中的许多蛋白质仍被视为未表征蛋白，这些蛋白可能发挥关键功能，并有助于对该生物的生物学理解。在本研究中，我们旨在使用计算机模拟方法对 6 株艰难梭菌进行注释和表征。我们首先使用标准化方法分析了 6 株艰难梭菌的完整基因组，并分析了假想蛋白（H
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 167.82 KB。数据集 DOI：10.3389/fgene.2022.878012.s003。
【主题与分类】
源站学科分类：Gene and Molecular Therapy、Gene Expression (incl. Microarray and other genome-wide approaches)、Genetics、Genetically Modified Animals、Livestock Cloning、Developmental Genetics (incl. Sex Determination)。主题标签：clostridium difficile、uncharacterized proteins、essential genes、annotation。本站分类：感染性疾病。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Gene and Molecular Therapy、Gene Expression (incl. Microarray and other genome-wide approaches)、Genetics、Genetically Modified Animals、Livestock Cloning、Developmental Genetics (incl. Sex Determination)。
【获取与许可】
源站页面：https://frontiersin.figshare.com/articles/dataset/Table3_In_Silico_Characterization_of_Uncharacterized_Proteins_From_Multiple_Strains_of_Clostridium_Difficile_XLSX/20471634
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Abbasi, Bilal Ahmed; Dharan, Aishwarya; Mishra, Astha; Saraf, Devansh; Ahamad, Irsad; Suravajhala, Prashanth; et al. (2022). Table3_In Silico Characterization of Uncharacterized Proteins From Multiple Strains of Clostridium Difficile.XLSX. Frontiers. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-06-04，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）
- 源站标题：Table3_In Silico Characterization of Uncharacterized Proteins From Multiple Strains of Clostridium Difficile.XLSX
- DOI：10.3389/fgene.2022.878012.s003
- 发布日期：2022-08-11
- 文件数：1 个
- 文件总体积：167.82 KB
- 源站页面：https://frontiersin.figshare.com/articles/dataset/Table3_In_Silico_Characterization_of_Uncharacterized_Proteins_From_Multiple_Strains_of_Clostridium_Difficile_XLSX/20471634
命令行下载
curl -L -o "Table3_In Silico Characterization of Uncharacterized Proteins From Multiple Strains of Clostridium Difficile.XLSX" "https://ndownloader.figshare.com/files/36641085"
文件清单
Table3_In Silico Characterization of Uncharacterized Proteins From Multiple Strains of Clostridium Difficile.XLSX（167.82 KB）
文件总体积 167.82 KB（源站 API 实测）。
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。
数据说明
艰难梭菌（Clostridium difficile，C. difficile）是一种多菌株、产芽孢、革兰氏阳性、机会性肠道致病菌，主要与医院获得性感染相关，可导致严重腹泻和结肠炎症。包括青霉素、四环素和克林霉素在内的多种抗生素已被用于控制艰难梭菌感染，但研究表明，抗生素的不合理使用已导致艰难梭菌菌株产生耐药性。然而，其基因组中的许多蛋白质仍被视为功能未表征的蛋白质，这些蛋白质可能发挥关键作用，并有助于对该生物的生物学理解。在本研究中，我们旨在利用计算机模拟方法对6株艰难梭菌进行注释和表征。我们首先分析了6株C.
使用标准化方法对艰难梭菌菌株进行研究，并采用多种生物信息学方法综合分析假设蛋白（HPs），包括识别重叠群、编码序列、噬菌体序列、CRISPR-Cas9系统、抗菌药物耐药性测定、膜螺旋、不稳定指数、分泌性质、保守结构域，以及疫苗靶点特性如比较同源性分析、致敏性、抗原性测定及结构预测和结合位点分析。本研究为参与该疾病病理生理过程的HPs的功能表征提供了关键的支持性信息。此外，这些信息还旨在协助阐明与细菌致病机制相关的机制，并进一步设计候选抑制剂和真正的药物靶点。
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.3389/fgene.2022.878012.s003（source: https://frontiersin.figshare.com/articles/dataset/Table3_In_Silico_Characterization_of_Uncharacterized_Proteins_From_Multiple_Strains_of_Clostridium_Difficile_XLSX/20471634）。
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