数据集：抗生素预暴露对细菌适应噬菌体的影响

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5061/dryad.60h3r

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数据集大小约 652.0 KB。

数据说明

理解对复杂环境的适应需要了解一种选择压力如何影响对其他压力的适应。对于细菌而言，抗生素和病毒性寄生物（噬菌体）是最常见的两种选择压力，且均与细菌感染的治疗相关：抗生素耐药性的增加引起了人们对使用噬菌体作为抗生素的补充或替代方案的浓厚兴趣。然而，我们对抗生素暴露如何影响细菌对噬菌体的响应缺乏了解。具体而言，抗生素对细菌种群生长的负面影响如何与可能的诱变效应或生理反应相结合，从而影响对其他应激源（如噬菌体）的适应，以及这种净效应如何随抗生素浓度变化，目前尚不清楚。在此，我们通过实验研究了预先暴露于多种浓度抗生素对细菌响应噬菌体的影响。在10种抗生素中，我们发现它们对细菌种群规模的影响与随后在噬菌体存在下的种群生长（在此条件下表明噬菌体抗性的进化）之间存在强烈关联。

我们在亚致死剂量的氟喹诺酮类、喹诺酮类和β-内酰胺类药物治疗的种群中检测到了一些诱变证据，但这些效应较小，且在不同噬菌体处理间并不一致。这些结果表明，尽管诸如抗生素之类的应激源在低浓度下可促进对其他应激源的适应，但与抑制浓度下种群生长减缓的影响相比，这些效应较弱；在我们的实验中，抑制浓度显著降低了后续噬菌体抗性进化的可能性。

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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