10345株Pseudomonas aeruginosa菌株基因组资源
该数据集收录了10345株高质量、公开可得的Pseudomonas aeruginosa全基因组序列的泛基因组与种群聚类数据,旨在减少后续分析的计算耗时

基本信息
资源简介
10345株Pseudomonas aeruginosa菌株基因组资源
Genome resources for 10345 Pseudomonas aeruginosa strains
该数据集收录了10345株高质量、公开可得的Pseudomonas aeruginosa全基因组序列的泛基因组与种群聚类数据,旨在减少后续分析的计算耗时。用户可借助Panaroo的merge功能或popPUNK的assign功能将新基因组序列直接纳入已发布数据集,无需重新进行从头推断。配套Github仓库中的脚本支持用户执行额外功能,适用于大规模队列的基因组比较研究(来源 DataONE,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):Pseudomonas aeruginosa是一种临床重要的革兰氏阴性细菌,已有超过10,000个高质量全基因组序列公开可用。随着对大规模队列基因组比较的兴趣日益增长,亟需针对P. aeruginosa的简化方法。该存储库包含10345个高质量、公开可用的全基因组序列的泛基因组和种群聚类数据。提供这些文件旨在减少未来分析的计算运行时间。作为泛基因组和种群聚类从头推断的替代方案,基因组序列可以使用泛基因组构建工具Panaroo的merge功能或聚类工具popPUNK的assign功能直接整合到已发布的数据集中。链接的Github仓库中随数据集提供的脚本允许用户执行额外功能,包括
【主题与分类】
主题标签:Genome evolution、Pseudomonas aeruginosa、Genomics。本站分类:感染性疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A5f22d99b3e1af8fe1c77ece006baaff6ccfea94955c1e426297b27812a537bf9
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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暂未开放公开下载
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使用方式
数据集获取
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 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
铜绿假单胞菌是一种临床重要的革兰氏阴性菌种,目前已有超过10,000个高质量全基因组序列公开可用。随着对大规模队列基因组比较的兴趣日益增长,迫切需要针对铜绿假单胞菌的简化方法。本存储库包含10,345个高质量、公开可用的全基因组序列的泛基因组和种群聚类数据。提供这些文件旨在减少未来分析的计算运行时间。作为从头推断泛基因组和种群聚类的替代方案,基因组序列可通过泛基因组构建工具Panaroo的合并功能或聚类工具popPUNK的分配功能直接整合到已发布的数据集中。
随数据集附带的脚本位于链接的Github仓库中,允许用户执行额外功能,包括直接过滤和查询泛基因组、研究某一…的进化枝分布,## 10345株铜绿假单胞菌的基因组资源 数据集DOI:10.5061/dryad.7sqv9s58s ### 数据及文件结构描述 所提供的文件捕获了细菌物种铜绿假单胞菌的泛基因组和种群簇,共涵盖10345株采样菌株。文件按以下所示的分析类型发布: 1. 泛基因组 * 核心4079:仅包含预过滤的核心基因(在全部10345个采样基因组中98%存在)。 * 完整泛基因组:未过滤的泛基因组文件,为Panaroo的直接输出结果。 2. 种群簇 * 涵盖10275个基因组的popPUNK数据库。 * popPUNK代表性泛基因组文件。(代表性基因组是通过对每个种群簇进行多样性驱动的降采样而选出的。
由此得到的928个代表性样本用于构建物种树,该物种树提供了物种范围内的多样性覆盖。)### …,
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。




