PRJNA576977:澳大利亚Elizabethkingia临床分离株的比较基因组学与抗菌药物耐药性研究

该数据集来自NCBI,对应PRJNA576977项目,聚焦澳大利亚昆士兰16年间收集的22株Elizabethkingia spp.临床分离株

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基因组分类Raw sequence reads
PRJNA576977: Characterising Australian Elizabethkingia clinical isolates using comparative genomics and antimicrobial resistance

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

PRJNA576977:澳大利亚Elizabethkingia临床分离株的比较基因组学与抗菌药物耐药性研究

该数据集来自NCBI,对应PRJNA576977项目,聚焦澳大利亚昆士兰16年间收集的22株Elizabethkingia spp.临床分离株。研究采用MALDI-TOF MS(Vitek MS)和全基因组测序进行鉴定与比较,并与全球菌株数据集开展系统发育基因组学分析,覆盖E. anophelis、E. miricola、E. meningoseptica和E. bruuniana等物种。数据可用于研究Elizabethkingia的菌株亲缘关系、多样性及抗菌药物耐药模式,为院内感染防控和耐药机制研究提供基础(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):近年来,Elizabethkingia属作为院内感染病原体在全球范围内受到关注。Elizabethkingia spp. 固有地对多种药物耐药,主要感染免疫功能低下个体,并与高死亡率(约20-40%)相关。尽管Elizabethkingia感染在全球呈散发性出现,但我们对全球菌株相关性和抗菌药物耐药模式的理解仍存在空白。为填补这些知识空白,研究人员对澳大利亚昆士兰16年间收集的22株Elizabethkingia spp.临床分离株使用MALDI-TOF MS(Vitek MS)和全基因组测序(WGS)进行了检查,并与全球菌株数据集进行比较。针对所有公开可用菌株(n=100)的系统发育基因组学重建稳健地鉴定出16株E. anophelis、3株E. miricola、2株E. meningoseptica和1株E. bruuniana,其中大多数具有此前未描述的多样性。Gl

【主题与分类】

主题标签:Raw sequence reads。本站分类:感染性疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA576977

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数据说明

近年来,伊丽莎白菌属作为一种医院获得性病原体在全球范围内受到关注。伊丽莎白菌属物种具有固有多重耐药性,主要感染免疫功能低下个体,并与高死亡率(约20-40%)相关。尽管伊丽莎白菌感染在全球呈散发性出现,但我们对全球菌株相关性和抗菌药物耐药模式的认识仍存在空白。为填补这些知识空白,研究者采用MALDI-TOF MS(Vitek MS)和全基因组测序(WGS)对澳大利亚昆士兰州16年间收集的22株伊丽莎白菌属临床分离株进行了检测,并与全球菌株数据集进行比较。针对所有公开可用菌株(n=100)的系统发育基因组重建明确鉴定出16株E. anophelis、3株E. miricola、2株E. meningoseptica和1株E. bruuniana,其中大多数具有此前未描述的多样性。全球关系提示,澳大利亚E. anophelis分离株可能起源于美国、英国和亚洲,此外还存在较近期的传播事件。对密切 related 菌株的基因组检查发现,有证据表明在入院数月的患者中发生了医院内传播?

彼此分离,提示感染 via 一个未识别的、共有的医院环境来源。此外,对22株伊丽莎白菌分离株针对39种抗生素的肉汤微量稀释显示,对氨基糖苷类、碳青霉烯类、头孢菌素类和青霉素类几乎普遍耐药,而对氟喹诺酮类和四环素类敏感。我们的结果表明,澳大利亚伊丽莎白菌具有遗传多样性,其中一些菌株与来自其他大陆的先前报道菌株密切相关。此外,我们确认,由于固有耐药性,伊丽莎白菌感染的抗菌治疗选择有限;然而,澳大利亚分离株似乎对米诺环素、左氧氟沙星和甲氧苄啶/磺胺甲噁唑敏感,提示这些抗菌药物可能提供有效

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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