益生菌补充与病原挑战后海洋青鳉肠道微生物组数据集
该数据集来自 NCBI，收录海洋青鳉（Oryzias melastigma）在益生菌补充及细菌病原挑战后的肠道微生物组原始测序数据
基本信息
资源简介
益生菌补充与病原挑战后海洋青鳉肠道微生物组数据集
PRJNA1357084 数据集收录了海洋青鳉（Oryzias melastigma）在益生菌补充及细菌病原挑战后的肠道微生物组原始测序数据，来源为 NCBI。该数据集旨在阐明与益生菌介导的免疫调节和疾病抗性相关的肠道微生物动态，属于感染性疾病领域的其他类数据，主题标签为原始序列读段（Raw sequence reads）。整体而言，该数据集围绕益生菌干预与病原感染双重条件下肠道微生物群落的变化，提供了可用于微生物组分析的基础测序材料。
【数据集背景】
该数据集关注海洋青鳉在益生菌补充和细菌病原挑战后的肠道微生物组。研究目的在于阐明与益生菌介导的免疫调节和疾病抗性相关的肠道微生物动态。益生菌补充与病原挑战是水产养殖和感染生物学中常见的实验组合，肠道微生物组作为宿主健康与免疫状态的重要反映，成为该研究的观察对象。数据集以原始序列读段的形式呈现，属于感染性疾病分类下的其他类数据。
【数据内容】
数据集的主题标签为原始序列读段（Raw sequence reads），即测序产生的原始读段数据。数据内容对应海洋青鳉肠道微生物组的测序结果，覆盖益生菌补充及细菌病原挑战后的样本。关于样本数量、测序平台、读段长度、文件格式等具体信息，源站未提供。
【采集与来源】
数据来源于 NCBI（ncbi.nlm.nih.gov），数据集英文名为 PRJNA1357084: Intestinal microbiome of marine medaka following probiotic supplementation and pathogen challenge。研究对象为海洋青鳉（Oryzias melastigma），采集内容为其在益生菌补充及细菌病原挑战后的肠道微生物组。关于采样时间点、采样地点、实验分组细节及测序机构等信息，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于肠道微生物组相关分析，例如比较益生菌补充与病原挑战条件下肠道微生物群落的结构变化，探讨微生物动态与宿主免疫调节和疾病抗性之间的关联。也可作为海洋青鳉感染与益生菌干预研究的原始测序数据来源，用于微生物组数据的再分析或方法验证。具体分析目标需结合原始数据实际情况确定，源站未提供更细化的适用说明。
【使用方法】
该数据集以原始序列读段形式提供，使用者可按照 NCBI 相关数据访问与下载流程获取数据，并依据微生物组分析常规流程进行质量控制、序列比对、分类注释和群落结构分析等。关于具体的下载链接、文件组织方式及配套元数据，源站未提供。
【质量与限制】
数据集为原始序列读段，使用前通常需要进行质量控制与预处理。关于数据质量评估指标、测序深度、样本完整性及潜在偏差等信息，源站未提供。该数据集仅覆盖海洋青鳉在益生菌补充及病原挑战后的肠道微生物组，结论外推需谨慎。
【引用与许可】
关于该数据集的引用方式与许可信息，源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1357084
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
本研究呈现了在补充益生菌及细菌病原体攻毒后海洋青鳉（Oryzias melastigma）的肠道微生物组。该数据集旨在阐明与益生菌介导的免疫调节和疾病抵抗力相关的肠道微生物动态。
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。
