断奶前奶牛犊瘤胃与粪便微生物群组成差异及个体生长、瘤胃组织学与发酵数据
该数据集来自意大利北部一家商业奶牛场12头断奶前雄性Holstein犊牛的研究，包含瘤胃内容物与粪便样本的16S rRNA基因V3-V4扩增子测序数据（24个样本及提取与PCR空白），以及相关文章的9个补充表格（CSV格式）、样本元数据、各样本文库大小、表号映射和粪便评分表摘要行
基本信息
资源简介
断奶前奶牛犊瘤胃与粪便微生物群组成差异及个体生长、瘤胃组织学与发酵数据
Data from: Compositional divergence between the ruminal and fecal microbiota of pre-weaned dairy calves, with inter-animal variation in growth, rumen histology and fermentation
该数据集来自意大利北部一家商业奶牛场12头断奶前雄性Holstein犊牛的研究，包含瘤胃内容物与粪便样本的16S rRNA基因V3-V4扩增子测序数据（24个样本及提取与PCR空白），以及相关文章的9个补充表格（CSV格式）、样本元数据、各样本文库大小、表号映射和粪便评分表摘要行。数据可用于分析断奶前犊牛瘤胃与粪便细菌微生物群的组成差异，并结合个体生长、瘤胃组织学和发酵指标开展关联研究（来源 DOI 解析，Creative Commons Attribution 4.0 International 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2026。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：源自一项研究，该研究对意大利北部一家商业奶牛场在单一、无干预饲喂方案下饲养的12头断奶前雄性Holstein犊牛的瘤胃和粪便细菌微生物群进行了分析。共纳入13头犊牛；一头在5日龄时因外伤死亡并被排除，因此犊牛标识为1至3和5至13。在77日龄时所有动物被屠宰，从每具尸体采集瘤胃内容和粪便。每个样本的细菌群落通过Illumina MiSeq上的16S rRNA基因V3-V4扩增子测序进行分析，得到24个样本外加一个提取和PCR空白。该记录包含相关文章的九个补充表格（机器可读CSV），以及样本元数据文件、各样本文库大小、表号映射和从粪便评分表中提取的摘要行。
【主题与分类】
主题标签：calf、rumen、feces、16S rRNA、Microbiota、Holstein、weaning、feed efficiency、rumen papillae、volatile fatty acids。本站分类：感染性疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.23148877
使用许可：Creative Commons Attribution 4.0 International。
下载信息
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据集大小约 61.9 KB。
数据说明
本研究的基础派生数据来自对意大利北部一个商业奶牛场中12头断奶前雄性荷斯坦犊牛瘤胃和粪便细菌微生物群的研究，这些犊牛在单一、无干预的饲喂方案下饲养。最初纳入13头犊牛；其中1头在5日龄时因外伤死亡并被排除，因此犊牛编号为1至3和5至13。在77日龄时，所有动物均被屠宰，并从每具尸体采集瘤胃内容和粪便。每个样本的细菌群落通过Illumina MiSeq上的16S rRNA基因V3-V4扩增子测序进行分析，共获得24个样本，另加一个提取空白和一个PCR空白。该记录包含相关文章的九个补充表格（以机器可读的CSV格式提供），以及一个样本元数据文件、每个样本的文库大小、一个表号映射，以及从粪便评分表中提取的汇总行。属水平读数计数矩阵未经稀疏化处理，报告了针对SILVA 132分类的90个属的计数；两个丰度汇总表由其重新计算得出，误差在0.005个百分点以内。
原始序列读段已单独存放于 NCBI Sequence Read Archive 的 BioProject PRJNA1545392 下。文件 01_sample_metadata.csv 包含若干列，用于将 read-count 矩阵的每一列与其 BioSample 和 SRA run accession 关联起来。所有文件均为带字节顺序标记的逗号分隔 UTF-8 文本。NA 表示不适用或制造商未声明。README.txt 记录了每个文件、其行数和列数以及所采用的约定。
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。
