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创建/更新时间

2026-10-22

资源简介

白化鳢感染舒伯特气单胞菌真核转录组

PRJDB44989 数据集收录的是白化鳢（Channa argus）感染舒伯特气单胞菌（Aeromonas schubertii）后的真核转录组测序数据，来源为 NCBI。白化鳢是一种具有营养、药用和经济价值的淡水鱼类，随着养殖密度提高，由舒伯特气单胞菌引起的类肉瘤病对白化鳢的危害日益加重。目前对该菌感染致病机制的理解仍较为有限，制约了相关治疗手段的开发。该项目的目标是在分子水平上分析舒伯特气单胞菌对白化鳢的影响，为此对感染后的白化鳢开展了真核转录组测序。数据集在本站归入感染性疾病 / 其他分类，主题标签为 Other，可为鱼类细菌性感染研究提供转录组层面的数据基础。

【数据集背景】

白化鳢（Channa argus）是一种淡水鱼类，具有营养、药用和经济价值。随着养殖密度的增加，由舒伯特气单胞菌（Aeromonas schubertii）引起的类肉瘤病对白化鳢的危害越来越大。目前对舒伯特气单胞菌感染致病机制的认识较为有限，这限制了治疗方法的开发。该数据集正是针对这一背景产生，通过对感染舒伯特气单胞菌的白化鳢进行真核转录组测序，旨在从分子水平分析该菌对白化鳢的影响。

【数据内容】

该数据集的内容为白化鳢感染舒伯特气单胞菌后的真核转录组测序数据。数据集英文名称为“PRJDB44989: Eukaryotic transcriptome of leucistic northern snakehead (Channa argus) infected with Aeromonas schubertii (PRJCA059840)”。除真核转录组测序这一数据类型及所涉及的物种与感染条件外，源站未提供关于样本数量、测序平台、读长、数据量等更细化的内容。

【采集与来源】

数据来源于 ncbi.nlm.nih.gov。研究对象为感染舒伯特气单胞菌的白化鳢，采集内容为其真核转录组。关于采样时间、采样地点、实验分组、感染方式与测序流程等具体采集信息，源站未提供。

【适用场景】

该数据集可用于在分子水平上分析舒伯特气单胞菌感染对白化鳢的影响，服务于鱼类细菌性感染致病机制研究，并为相关治疗方法的开发提供转录组层面的数据参考。其本站分类为感染性疾病 / 其他，主题标签为 Other。除上述用途外，源站未提供其他适用场景说明。

【使用方法】

源站未提供具体的使用方法说明。该数据集为真核转录组测序数据，通常可用于转录组层面的基因表达分析，但针对本数据集的分析流程、参数设置与操作步骤，源站未提供。

【质量与限制】

源站未提供关于数据质量、样本规模、测序深度及覆盖度等方面的评估信息。可确认的限制在于：源站描述指出目前对舒伯特气单胞菌感染致病机制的理解较为有限，该数据集即为弥补这一认识不足而产生。其余质量与限制信息源站未提供。

【引用与许可】

源站未提供引用方式与许可信息。

原始链接

https://ncbi.nlm.nih.gov/Traces/study?acc=PRJDB44989

访问原始数据

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数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/Traces/study?acc=PRJDB44989

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。

数据说明

白化北方蛇头鱼（Channa argus）是一种具有营养、药用和经济价值的淡水鱼。随着养殖密度的增加，由舒伯特气单胞菌（Aeromonas schubertii）引起的类肉瘤病对C. argus的危害日益严重。遗憾的是，目前对A. schubertii感染的发病机制了解有限，这限制了治疗手段的发展。本项目对感染A. schubertii的C. argus进行了真核转录组测序，旨在从分子水平分析A. schubertii对C. argus的影响。

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