PRJEB25078：犬类皮肤微生物群、环境微生物暴露与过敏之间的关联
采用两种犬类模型，在城乡环境中考察了皮肤微生物群、环境微生物暴露与过敏患病率之间的关联。犬的皮肤微生物群通过细菌16S rRNA基因序列进行表征
基本信息
资源简介
PRJEB25078：犬类皮肤微生物群、环境微生物暴露与过敏之间的关联
PRJEB25078 数据集围绕犬类皮肤微生物群、环境微生物暴露与过敏患病率之间的关联展开，采用两种犬类模型，在城乡两种环境中进行比较研究。数据集的核心在于通过细菌 16S rRNA 基因序列对犬的皮肤微生物群进行表征，并从多个维度刻画皮肤与环境微生物的接触情况，包括出生环境与当前居所的土地利用类型、运动过程中接触的不同土地利用类型，以及犬主人的生活方式。过敏症状与生活方式信息通过一份大型问卷进行量化。该数据集将微生物组数据与环境暴露、宿主健康信息结合起来，为研究环境微生物暴露与过敏发生之间的关系提供了多层面的观察材料，本站将其归入感染性疾病 / 其他类别，数据来源于 ebi.ac.uk。
【数据集背景】
该数据集关注的是犬类皮肤微生物群与过敏患病率之间的关系，并特别引入环境微生物暴露这一中间因素。研究选择城市与农村两种环境作为对比场景，并以两种犬类作为模型，试图在受控程度较高的动物模型中观察皮肤微生物群落结构如何随居住环境与生活方式变化，以及这些变化是否与过敏症状的流行情况相伴出现。皮肤微生物群通过细菌 16S rRNA 基因序列进行表征，这为在分类学层面对比不同个体、不同环境下的群落组成提供了基础。
【数据内容】
数据集所涉及的内容包括三类信息。其一是犬皮肤微生物群的细菌 16S rRNA 基因序列数据，用于表征皮肤微生物群落。其二是环境微生物暴露的描述性信息，具体从三个方面展开：出生环境与当前住所的土地利用类型；犬在运动期间接触的不同土地利用类型；犬主人的生活方式。其三是通过大型问卷量化的生活方式与过敏症状信息。上述内容共同构成微生物群、环境暴露与健康结局三个层面的数据组合。
【采集与来源】
数据来源于 ebi.ac.uk。研究对象为城市与农村环境中的两种犬类模型。皮肤微生物群通过细菌 16S rRNA 基因序列进行表征；环境微生物暴露依据居住环境与出生环境的土地利用、运动期间接触的土地利用类型以及犬主人生活方式三方面进行描述；生活方式与过敏症状则通过大型问卷进行量化。样本量、采样部位、测序平台与问卷具体条目等细节，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于探讨皮肤微生物群组成与环境微生物暴露之间的关系，适用于比较城乡环境差异下皮肤微生物群落的特征，也适用于研究犬主人生活方式等因素与过敏症状流行情况之间的关联。由于同时包含微生物序列信息、环境暴露描述与问卷量化的健康信息，该数据集可用于多因素关联分析类的二次研究，也可作为犬类皮肤微生物组与过敏研究方向的方法参考。
【使用方法】
使用该数据集时，可先基于细菌 16S rRNA 基因序列对皮肤微生物群进行群落组成分析，再将群落特征与三类环境暴露描述以及问卷量化的生活方式、过敏症状信息进行关联比较。分析中需注意城乡环境与犬种两个分层因素。具体的分析流程、数据文件组织方式与配套元数据，源站未提供。
【质量与限制】
该研究基于两种犬类模型与城乡对比设计，结论外推到其他犬种或其他环境时需谨慎。环境微生物暴露以土地利用类型与主人生活方式等间接指标描述，并非对暴露量的直接测量。过敏症状与生活方式依赖问卷量化，可能存在报告偏倚。样本规模、测序深度、问卷信效度等信息，源站未提供。
【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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使用方式
数据集获取
源站：https://ebi.ac.uk/ena/browser/view/PRJEB25078
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
本研究采用两种犬类模型，在城市和乡村环境中考察了皮肤微生物群、环境微生物暴露与过敏患病率之间的关联。通过细菌16S rRNA基因序列对犬类皮肤微生物群进行了表征。描述皮肤暴露于环境微生物的因素有三：1）出生环境及当前住所所在居住环境的土地利用情况；2）运动锻炼期间与不同土地利用类型的接触；3）犬主人的生活方式。生活方式和过敏症状通过一份大型问卷进行量化。
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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