rAAV载体制剂中DNA分子的单链病毒NGS高级表征数据
该数据集来自 Dryad，对应一项利用单链病毒下一代测序（SSV-Seq）方法表征 rAAV 载体制剂中 DNA 分子的研究
基本信息
资源简介
rAAV载体制剂中DNA分子的单链病毒NGS高级表征数据
Data from: Advanced characterization of DNA molecules in rAAV vector preparations by single-stranded virus next-generation sequencing
该数据集来自 Dryad，对应一项利用单链病毒下一代测序（SSV-Seq）方法表征 rAAV 载体制剂中 DNA 分子的研究。研究针对重组腺相关病毒载体制造过程中残留的 DNA 污染物这一安全性问题，开发了基于 NGS 的 SSV-Seq 方法，并对三份经哺乳动物细胞瞬时转染生产的 rAAV 载体制剂进行分析。数据可用于基因治疗载体质量控制、污染物鉴定及生物信息学分析等场景（来源 DOI 解析，Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2016。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：近期重组腺相关病毒载体（rAAV）临床试验的成功，使基因治疗重新受到关注。然而，尽管在改进载体制备工艺方面已有大量进展，rAAV 制剂中不希望的 DNA 污染物仍是主要的安全隐患。实际上，此前使用定量聚合酶链反应（qPCR）分析的研究已发现，其中存在含抗生素抗性基因、野生型 AAV 和包装细胞基因组的 DNA 片段。但由于 qPCR 只能提供 rAAV 制剂中 DNA 分子的部分信息，我们开发了一种基于下一代测序（NGS）的方法，用于广泛表征单链 DNA 病毒制剂（SSV-Seq）。为验证 SSV-Seq，我们分析了三份通过哺乳动物细胞瞬时转染生产的 rAAV 载体制剂。我们的数据……
【主题与分类】
主题标签：Contaminants、Illumina、Adeno-associated virus、Quality control、quantitative PCR、AAV、DNA、Bioinformatics、Gene therapy、vector。本站分类：感染性疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面：https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.fs4cp
使用许可：Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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源站：https://doi.org/10.5061/dryad.fs4cp
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- 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:
数据集大小约 19.47 GB。
数据说明
近期使用重组腺相关病毒载体（rAAV）的临床试验取得成功，重新激发了人们对基因治疗的兴趣。然而，尽管在改进载体制备工艺方面取得了大量进展，rAAV制品中不希望的DNA污染物仍是一个主要的安全隐患。事实上，先前使用定量聚合酶链反应（qPCR）分析的研究已发现，其中存在含有抗生素抗性基因、野生型AAV以及包装细胞基因组的DNA片段。但由于qPCR仅能部分反映rAAV制品中的DNA分子情况，我们开发了一种基于下一代测序（NGS）的方法，以全面表征单链DNA病毒制品（SSV-Seq）。为了验证SSV-Seq，我们分析了通过哺乳动物细胞瞬时转染产生的三种rAAV载体制品。我们的数据与qPCR结果一致，并显示来源于包装细胞基因组的污染物呈准随机分布。最后，我们在载体基因组上发现了单核苷酸变异（SNVs），但未发现大片段缺失的证据。
总之，SSV-Seq能够以前所未有的分辨率和全面性，表征DNA污染物并提供rAAV基因组的图谱。我们预期SSV-Seq将为新一代质量控制铺平道路，引导工艺开发朝向更高活性和更佳安全特性的rAAV制品发展。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
