TLR2与微生物组在巨噬细胞依赖性非结核分枝杆菌肠道感染播散中的作用数据
非结核分枝杆菌（NTM）感染的发病率和死亡率在全球范围内不断上升。本研究探讨Toll样受体2（TLR2）和微生物组在协调NTM感染免疫应答中的作用
基本信息
资源简介
TLR2与微生物组在巨噬细胞依赖性非结核分枝杆菌肠道感染播散中的作用数据
非结核分枝杆菌（NTM）感染的发病率和死亡率在全球范围内持续上升，已成为一个值得关注的公共卫生问题。本研究聚焦于Toll样受体2（TLR2）与微生物组在NTM感染免疫应答协调过程中的作用，采用斑马鱼幼鱼模型，考察了两种NTM菌株——鸟分枝杆菌（Mycobacterium avium）和海分枝杆菌（M. marinum）经由胃肠道的摄取过程。研究通过细菌浸泡实验，比较了tlr2突变体与野生型斑马鱼幼鱼在无菌（GF）和微生物组定植两种条件下的表现，揭示了菌株定植分布与播散方面的差异，并借助机器人肠道显微注射技术验证了TLR2的保护作用。该数据集即为这项研究产生的数据集合，来源于ebi.ac.uk，本站归类为感染性疾病／其他。
【数据集背景】
非结核分枝杆菌感染的发病率与死亡率在全球范围内不断上升，促使研究者深入探究宿主免疫系统与微生物组在抵御此类病原体中的作用机制。Toll样受体2作为重要的模式识别受体，其在NTM感染中的功能，以及微生物组如何参与协调免疫应答，是本研究关注的核心科学问题。研究以斑马鱼幼鱼为体内模型，围绕经胃肠道途径发生的NTM感染展开系统观察，旨在阐明TLR2与微生物组在巨噬细胞依赖的播散过程中的作用。
【数据内容】
该数据集对应一项以斑马鱼幼鱼为模型的研究，内容涉及两种非结核分枝杆菌菌株——鸟分枝杆菌和海分枝杆菌——经胃肠道摄取的实验观察。研究比较了tlr2突变体与野生型斑马鱼幼鱼在无菌条件和微生物组定植条件下的感染表现。在微生物组定植的野生型幼鱼中，鸟分枝杆菌主要定位于后肠，而海分枝杆菌则呈现偏向前肠的分布。研究还发现，两种菌株在浸泡感染2.5天后均可播散至后部组织。此外，研究采用机器人肠道显微注射技术，确认了TLR2的保护作用。源站描述在此处未完整呈现，更详细的数据内容源站未提供。
【采集与来源】
数据来源于ebi.ac.uk，源站标题为“The function of TLR2 and the microbiome in macrophage-dependent dissemination of nontuberculous mycobacterial gut infection”，数据集英文名称为“Data from: The function of TLR2 and the microbiome in macrophage-dependent dissemination of nontuberculous mycobacterial gut infection”。研究采用斑马鱼幼鱼模型，通过细菌浸泡实验和机器人肠道显微注射等方式获取数据。关于样本量、采集时间、具体实验条件参数等细节，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于与非结核分枝杆菌感染相关的免疫学研究，尤其是涉及Toll样受体2功能、微生物组与宿主免疫应答相互作用、以及经胃肠道途径感染与病原播散机制的研究方向。斑马鱼幼鱼模型相关的宿主-病原互作研究亦可参考该数据。其他具体适用场景源站未提供。
【使用方法】
源站未提供具体的使用方法说明。
【质量与限制】
源站未提供关于数据质量评估与使用限制的说明。
【引用与许可】
源站未提供引用方式与许可条款信息。
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://ebi.ac.uk/biostudies/studies/S-BIAD2093
标准获取流程：
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- 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
Herman P Spaink（2025）。TLR2与微生物组在巨噬细胞依赖性非结核分枝杆菌肠道感染播散中的功能[数据集]。https://www.ebi.ac.uk/biostudies/studies/S-BIAD2093
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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