挪威伦德猎犬肠道菌群失调与宿主遗传关联数据集

该数据集来自 search.dataone.org,围绕挪威伦德猎犬(Norwegian Lundehund)的肠道微生物组与宿主遗传背景关联研究

dataone
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蛋白质分类Domestic dogsoutcrossingGut microbiomegenetic diversitydysbiosis
Gut microbiome dysbiosis is associated with host genetics in the Norwegian Lundehund

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
分类
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

挪威伦德猎犬肠道菌群失调与宿主遗传关联数据集

Gut microbiome dysbiosis is associated with host genetics in the Norwegian Lundehund

该数据集来自 search.dataone.org,围绕挪威伦德猎犬(Norwegian Lundehund)的肠道微生物组与宿主遗传背景关联研究。伦德猎犬是高度近交犬种,有效种群规模仅 13 个个体,且小肠蛋白丢失性肠病(常称 Lundehund syndrome)高发,影响寿命与生活质量。研究关注饮食、生活方式、疾病状态及宿主遗传等因素对肠道菌群组成的影响,并涉及与 Buhund、Norrbottenspets 和 Icelandic sheepdog 的远交项目。数据可用于探索宿主遗传与肠道菌群失调的关系(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedicati。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):一组疾病已被证明与一种称为微生物组失调的现象相关,即肠道中的细菌物种组成变得异常。动物的肠道微生物组受多种因素影响,包括饮食、产后生长期间接触细菌、生活方式和疾病状态。研究还表明,宿主遗传学可以影响微生物组组成。我们试图测试宿主遗传背景是否与挪威伦德猎犬的肠道微生物组组成相关,这是一种高度近交的品种,有效种群规模为 13 个个体。伦德猎犬小肠中蛋白丢失性肠病的发病率很高,通常被称为伦德猎犬综合征,对寿命和生活质量产生负面影响。最近建立了一个与 Buhund、Norrbottenspets 和 Icelandic sheepdog 的远交项目,以重新引入

【主题与分类】

主题标签:Domestic dogs、outcrossing、Gut microbiome、genetic diversity、dysbiosis。本站分类:感染性疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Acbbe2fdfa16cdce01c6b608638b7d18dd2e3a452e7d4343898f7fc98bef25601

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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源站:https://search.dataone.org/view/sha256%3Acbbe2fdfa16cdce01c6b608638b7d18dd2e3a452e7d4343898f7fc98bef25601

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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。

数据说明

一组疾病已被证明与一种称为微生物组失调的现象相关,即肠道中的细菌物种组成变得异常。动物的肠道微生物组受多种因素影响,包括饮食、产后生长期间接触细菌、生活方式和疾病状态。研究还表明,宿主遗传学可以影响微生物组组成。我们试图测试宿主遗传背景是否与挪威伦德猎犬的肠道微生物组组成相关,该犬种高度近交,有效种群大小为13只个体。伦德猎犬小肠中蛋白丢失性肠病发病率高,常被报道为伦德猎犬综合征,对寿命和生活质量产生负面影响。最近建立了一个与布猎犬、北博滕猎犬和冰岛牧羊犬的异系交配项目,以重新引入遗传多样性到伦德猎犬中并改善其健康。为了评估是否存在关联……

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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