微塑料老化对抗生素抗性基因丰度影响的数据集

该数据集收录了微塑料老化对抗生素抗性基因丰度影响的荟萃分析完整提取数据,共701条观测,其中相对ARG丰度382条、绝对ARG丰度319条

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基因组回归Aged microplasticsAntibiotic resistance genesTemporal dynamicsResistance mechanismsHorizontal gene transfer
Dataset for "From passive carriers to selective filters: how microplastic aging shapes antibiotic resistance gene abundance"

基本信息

模态
基因组
大小
0.000318278 GB
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

微塑料老化对抗生素抗性基因丰度影响的数据集

该数据集收录了微塑料老化对抗生素抗性基因丰度影响的荟萃分析完整提取数据,共701条观测,其中相对ARG丰度382条、绝对ARG丰度319条。内容涵盖出版物信息、ARG相关信息、微塑料特征、老化条件、环境基质、未老化对照组与老化处理组的汇总统计量,以及计算得到的自然对数响应比(lnRR)及其抽样方差。数据可用于评估微塑料老化对ARG丰度的影响方向与强度,支持回归建模与效应量分析,并服务于抗性机制与水平基因转移相关研究(来源 doi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包含用于微塑料老化对抗生素抗性基因丰度影响的荟萃分析的完整提取数据。它包括701条观测,其中382条为相对ARG丰度观测,319条为绝对ARG丰度观测。该数据集包括出版物信息、ARG相关信息、微塑料特征、老化条件、环境基质、未老化对照组和老化处理组的汇总统计量,以及计算得到的自然对数响应比(lnRR)及其抽样方差。该数据集随由Qing Zhu、Yifei Wang、Xinyi Wang、Zhihui Jin、Ping Gong、Ming Yuan和Huaiying Yao撰写的稿件一同发布。

【主题与分类】

主题标签:Aged microplastics、Antibiotic resistance genes、Temporal dynamics、Resistance mechanisms、Horizontal gene transfer。本站分类:感染/感染性疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://doi.org/10.7910/DVN/7M1UEO

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源站:https://doi.org/10.7910/DVN/7M1UEO

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  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。

数据集大小约 318.3 KB。

数据说明

该数据集包含微塑料老化对抗生素抗性基因丰度影响的荟萃分析中使用的完整提取数据。数据集包括701个观测值,其中382个观测值为抗生素抗性基因相对丰度,319个观测值为抗生素抗性基因绝对丰度。数据集包含出版物信息、抗生素抗性基因相关信息、微塑料特征、老化条件、环境基质、未老化对照组和老化处理组的汇总统计量,以及计算得到的自然对数响应比(lnRR)及其抽样方差。该数据集附随由Qing Zhu、Yifei Wang、Xinyi Wang、Zhihui Jin、Ping Gong、Ming Yuan和Huaiying Yao撰写的稿件。

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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