抗生素间的附带敏感性交互取决于局部非生物条件

数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3A8f366b840bc30ab18596a40b13be22ad017bb7f4b5dc98131c74379cd3bb166c

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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

赋予对一种抗生素耐药性的突变，可能增加（交叉耐药性）或降低（附带敏感性）对其他抗生素的耐药性。表现出附带敏感性的抗生素组合可用于减缓耐药性进化的治疗中。然而，从实验室到临床的转化需要了解附带效应在不同环境条件下是否稳健。在此，我们使用五种抗生素分离并表征了大肠杆菌的耐药突变体，随后测量了其对其他配对 antibiotic 耐药性的附带效应。在分离和表型分析过程中，我们以自然界相关的方式改变了条件（pH、温度、胆盐）。这揭示出局部非生物条件改变了对分离期间所用抗生素及其他抗生素的耐药性表达。因此，局部条件以两种方式影响附带敏感性：通过有利于不同的突变体集合（具有不同的附带敏感性），以及通过 m……

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。