太平洋牡蛎营养胁迫转录组响应数据集
该数据集来自NCBI，包含太平洋牡蛎（Magallana gigas）在23C饥饿条件下营养应激的转录组数据，涉及F11N和F14R两个家系，经16天适应后通过同居感染72小时，于0h、3h、6h、12h、24h、48h、72h采样，每个样本为10只牡蛎的混池、三个重复，使用Illumina Nex
基本信息
资源简介
太平洋牡蛎营养胁迫转录组响应数据集
PRJEB86618 数据集收录了太平洋牡蛎（Magallana gigas）在 23C 饥饿条件下营养应激的转录组数据，属于 DECICOMP 项目。研究选取两个家系（F11N 和 F14R）的 3 月龄双亲牡蛎，在允许温度 23C 下剥夺食物进行营养应激处理，适应 16 天后通过同居方式感染 72 小时，并在 0h、3h、6h、12h、24h、48h、72h 共七个时间点采样。每个样本为 10 只牡蛎的混池，设三个重复，使用 Illumina NextSeq 550 平台对提取的总 RNA 进行 RNA-Seq 测序。该数据集有助于理解牡蛎对饥饿的分子响应及其对 POMS 易感性的影响，本站将其归类为感染性疾病 / 其他。
【数据集背景】
营养应激是影响牡蛎健康与疾病易感性的关键因素。本研究关注疾病易感双亲牡蛎的两个家系（F11N 和 F14R）在营养受限条件下的转录组反应，并将其与后续感染过程联系起来。研究设计将 3 月龄牡蛎置于允许条件（23C）但剥夺食物（饥饿条件）下适应 16 天，随后通过同居感染 72 小时，以观察饥饿应激背景下牡蛎的分子响应及其对 POMS 易感性的潜在影响。该数据集属于 DECICOMP 项目，主题标签为 Other。
【数据内容】
数据集为转录组数据，来源于对提取的总 RNA 进行 RNA-Seq 测序，测序平台为 Illumina NextSeq 550。样本覆盖两个家系（F11N 和 F14R），采样时间点为感染后的 0h、3h、6h、12h、24h、48h 和 72h。每个样本由 10 只牡蛎混合组成一个混池，并设三个重复。数据内容围绕太平洋牡蛎在 23C 饥饿营养应激条件下的基因表达响应展开。
【采集与来源】
数据来源于 ncbi.nlm.nih.gov。实验对象为 3 月龄、来自双亲牡蛎的两个家系（F11N 和 F14R），在 23C 允许条件下饥饿适应 16 天，之后通过同居方式感染 72 小时，并按上述七个时间点采样。每个采样样本为 10 只牡蛎的混池，三个重复。测序在 Illumina NextSeq 550 平台上完成。
【适用场景】
该数据集适用于研究太平洋牡蛎在营养应激（23C 饥饿）条件下的转录组响应，以及饥饿应激与 POMS 易感性之间关系的分子层面分析。也可用于比较不同家系（F11N 和 F14R）在感染前后不同时间点的基因表达变化。本站分类将其归入感染性疾病 / 其他，适合与牡蛎感染与免疫相关的研究背景结合使用。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
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
源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJEB86618
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
营养应激是影响牡蛎健康和疾病易感性的关键因素。本研究将双亲牡蛎中3月龄易感疾病的两个家系（F11N和F14R）维持在适宜条件（23℃）下但剥夺食物（饥饿条件）。该适应过程持续16天，随后通过共居感染72小时，并在0h、3h、6h、12h、24h、48h和72h采样，每个样本为10只牡蛎的混合样本，设三个重复。使用Illumina NextSeq 550平台对提取的总RNA进行RNA-Seq。该数据集有助于理解牡蛎对饥饿的分子响应及其对POMS易感性的影响。
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
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。
