龟类鼻腔微生物群落差异相关的宿主物种、病原体与疾病

该数据集来自 search.dataone.org,属于感染性疾病/其他分类,围绕四种北美陆龟物种的鼻腔微生物组测序数据展开

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基因组分类upper respiratory tract diseaseGopherus berlandieriGopherus polyphemusGopherus morafkaipyrosequencingGopherustortoiseGopherus agassizii
Host species, pathogens, and disease associated with divergent nasal microbial communities in tortoises

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-11-02

资源简介

龟类鼻腔微生物群落差异相关的宿主物种、病原体与疾病

Host species, pathogens, and disease associated with divergent nasal microbial communities in tortoises

该数据集来自 search.dataone.org,属于感染性疾病/其他分类,围绕四种北美陆龟物种的鼻腔微生物组测序数据展开。数据覆盖不同龟种与采样地点,可用于比较龟类鼻腔细菌群落组成、丰富度与多样性差异,并分析潜在病原体 Pasteurella testudinis 的流行率与 OTU 多样性,以及其与细菌群落组成变化之间的关系(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):在大型生物的每个表面都存在着多样的细菌群落,它们在维持宿主正常生理功能中发挥重要作用。尽管随着近期技术进步带来的数据涌入,微生物组研究有所扩展,但爬行动物的微生物组研究仍落后于其他生物。我们对四种北美陆龟物种的样本进行了鼻腔微生物组测序,发现不同陆龟物种和采样地点之间的群落组成存在差异,其中 Texas 和 Sonoran 沙漠陆龟的丰富度和多样性更高。利用这些数据,我们研究了潜在病原体 Pasteurella testudinis 的流行率和操作分类单元(OTU)多样性,发现它常见、丰度高且高度多样。然而,该细菌的存在与细菌群落组成的差异无关。

【主题与分类】

主题标签:upper respiratory tract disease、Gopherus berlandieri、Gopherus polyphemus、Gopherus morafkai、pyrosequencing、Gopherus、tortoise、Gopherus agassizii。本站分类:感染性疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A8e821a6cd42846c019f72f23dba4657ab3f0ea80f91f06f8fcf9a35841c27d11

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

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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

不同细菌群落存在于大型生物的每一个表面,它们在维持宿主正常生理功能方面发挥着重要作用。随着近期技术进步带来的数据涌入,微生物组研究有所扩展,但爬行动物的微生物组研究仍落后于其他生物。我们对四种北美陆龟物种的样本进行了鼻腔微生物组测序,发现不同陆龟物种和采样地点之间的群落组成存在差异,其中德克萨斯陆龟和索诺兰沙漠陆龟的丰富度和多样性更高。利用这些数据,我们研究了潜在病原体龟巴斯德菌(Pasteurella testudinis)的流行率和操作分类单元(OTU)多样性,发现该菌常见、丰度高且高度多样。然而,该细菌的存在与宿主物种内细菌群落组成的差异无关。我们还发现,陆龟鼻腔分泌物的存在与…

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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