利用宏基因组长读长扩展抗生素抗性基因与假定移动遗传元件携带者的关联图谱

该数据集包含来自公开长读长宏基因组测序数据的抗生素抗性基因(ARG)、移动遗传元件(MGE)、质粒及分类学注释。测序数据集及其相关元数据列于 sample_metadata.csv

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2026-10-19 更新
浏览 12
基因组分类抗生素抗性基因移动遗传元件质粒长读长宏基因组分类注释感染性疾病
Expanding the Repertoire of Associations Between Antibiotic Resistance Genes and Putative Mobile Genetic Element Carriers Using Metagenomic Long Read

基本信息

模态
基因组
大小
8.19321324 GB
任务类型
分类
许可
Creative Commons Attribution 4.0 International
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

利用宏基因组长读长扩展抗生素抗性基因与假定移动遗传元件携带者的关联图谱

该数据集包含来自公开长读长宏基因组测序数据的抗生素抗性基因(ARG)、移动遗传元件(MGE)、质粒及分类学注释。测序数据集及其相关元数据列于 sample_metadata.csv

Expanding the Repertoire of Associations Between Antibiotic Resistance Genes and Putative Mobile Genetic Element Carriers Using Metagenomic Long Read

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包含来自公开长读长宏基因组测序数据的抗生素抗性基因(ARG)、移动遗传元件(MGE)、质粒及分类学注释。测序数据集及其相关元数据列于 sample_metadata.csv。读段级注释提供于两个文件中:raw_data.csv:应用 E-value 和参考覆盖度过滤标准之前的读段级注释结果。filtered_data.csv:应用 E-value 和参考覆盖度过滤标准之后的读段级注释。数据集结构及列定义的详细说明提供于随附的 README.md 文件中。

【主题与分类】

主题标签:抗生素抗性基因、移动遗传元件、质粒、长读长宏基因组、分类注释、感染性疾病。本站分类:感染/感染性疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.23175603

使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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    • 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 8.19 GB。

数据说明

该数据集包含来自公开可用的长读长宏基因组测序数据的抗生素抗性基因(ARG)、可移动遗传元件(MGE)、质粒和分类学注释。测序数据集及其相关元数据列于sample_metadata.csv中。读段级注释提供于两个文件中:raw_data.csv:在应用E值和参考覆盖度过滤标准之前的读段级注释结果。filtered_data.csv:在应用E值和参考覆盖度过滤标准之后的读段级注释。数据集结构和列定义的详细描述提供于随附的README.md文件中。

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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