PRJNA272923：全基因组表达研究中基于生物标志物的细菌与真菌全血感染分类
该数据集来自 NCBI，属于感染性疾病/脓毒症主题，聚焦全血感染模型的转录组与基因表达分析。研究比较金黄色葡萄球菌、大肠杆菌两种细菌病原体与白色念珠菌、烟曲霉两种真菌病原体感染人全血后的宿主转录反应，并利用表达信息构建随机森林分类器，判断病原体属于细菌、真菌或两者皆非
基本信息
资源简介
PRJNA272923：全基因组表达研究中基于生物标志物的细菌与真菌全血感染分类
PRJNA272923 是一项聚焦全血感染模型转录组与基因表达的研究数据集，归属于感染性疾病/脓毒症主题，来源于 NCBI。该研究关注脓毒症这一可由细菌或真菌引起的临床综合征，旨在通过分析宿主对感染病原体的转录反应，为早期判断致病因子类型提供依据。研究在人类全血模型中比较金黄色葡萄球菌、大肠杆菌两种细菌病原体与白色念珠菌、烟曲霉两种真菌病原体感染后的宿主转录特征，并利用表达信息构建随机森林分类器，以判断病原体属于细菌、真菌或两者皆非。数据集主题标签为 Transcriptome or Gene expression，整体围绕全血感染模型的基因表达分析与基于生物标志物的分类展开。
【数据集背景】
脓毒症是一种可由细菌或真菌引起的临床综合征。尽早了解致病因子的性质，是开展针对性抗微生物治疗的前提。除目前使用的血培养和基于 PCR 的检测方法外，分析宿主对感染生物的转录反应具有很大前景。本研究即在这一背景下，考察细菌病原体与真菌病原体感染人全血后宿主转录反应的特征，并尝试基于表达信息建立分类方法，以区分细菌感染、真菌感染或两者皆非。
【数据内容】
该数据集的主题标签为 Transcriptome or Gene expression，内容属于转录组或基因表达范畴。研究涉及金黄色葡萄球菌和大肠杆菌两种细菌病原体，以及白色念珠菌和烟曲霉两种真菌病原体，在人类全血模型中比较这些病原体感染后的宿主转录反应。研究对转录强度进行归一化处理，所用方法涉及稳定表达的参考基因；随后对基因集进行过滤，以寻找生物标志物。研究还利用表达信息构建随机森林分类器，用于判断病原体是细菌、真菌还是两者皆非。
【采集与来源】
该数据集来源于 NCBI，来源站为 ncbi.nlm.nih.gov。研究采用人类全血模型开展，涉及对细菌病原体金黄色葡萄球菌、大肠杆菌和真菌病原体白色念珠菌、烟曲霉感染后宿主转录反应的分析。关于样本采集的具体时间、地点、受试者数量与纳入排除标准等信息，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于感染性疾病与脓毒症相关的转录组与基因表达研究，尤其是围绕全血感染模型中宿主转录反应的分析。其研究设计可用于比较细菌与真菌病原体感染后的宿主表达特征，并支持基于表达信息的病原体类型判别研究，即判断病原体属于细菌、真菌或两者皆非。此外，该数据集涉及的生物标志物筛选思路与随机森林分类器构建，可用于相关分类方法的研究与参考。
【使用方法】
使用该数据集时，可围绕全血感染模型中不同病原体感染后的宿主转录反应开展分析。研究中转录强度经稳定表达的参考基因归一化处理，并对基因集进行过滤以筛选生物标志物；表达信息被用于构建随机森林分类器，以判断病原体是细菌、真菌还是两者皆非。关于数据文件的具体格式、字段结构、预处理步骤的详细参数以及分析代码等，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集基于人类全血模型，涉及四种指定病原体：金黄色葡萄球菌、大肠杆菌、白色念珠菌和烟曲霉。研究通过参考基因归一化与基因集过滤筛选生物标志物，并构建随机森林分类器进行分类判断。关于样本量、数据完整性、批次效应、验证队列以及分类器性能指标等信息，源站未提供。
【引用与许可】
该数据集来源于 NCBI，来源站为 ncbi.nlm.nih.gov。关于具体的引用方式与许可条款，源站未提供。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA272923
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
脓毒症是一种可由细菌或真菌引起的临床综合征。早期了解致病微生物的性质是进行针对性抗微生物治疗的前提。除了目前使用的检测方法，如血培养和基于PCR的检测，分析宿主对感染微生物的转录反应展现出巨大潜力。本研究旨在探讨在人类全血模型中，由细菌性病原体金黄色葡萄球菌和大肠杆菌以及真菌性病原体白色念珠菌和烟曲霉引起的感染的转录足迹。此外，我们利用表达信息构建随机森林分类器，以判断病原体是细菌、真菌还是两者皆非。在使用稳定表达的参考基因对转录强度进行归一化后，我们筛选了用于细菌或真菌血液感染生物标志物的基因集。这一选择基于差异表达和额外的基因相关性度量。通过这种方式，我们鉴定了38个生物标志物基因，其中包括IL6、SOCS3和IRG1，这些基因在其他研究中已与脓毒症相关联。
利用这些基因，我们训练了分类器并评估了其性能。在10折分层交叉验证中，该分类器达到了96%的准确率（灵敏度>93%，特异性>97%）；在包含新型隐球菌感染的额外数据集中，准确率为92%（灵敏度和特异性均>83%）。此外，分类器的噪声鲁棒性表明，其在新物种数据集上具有较高的正确类别预测率。总之，这种全基因组方法展示了有效的特征选择过程与高性能分类模型构建的结合。进一步分析具有病原体依赖性表达模式的基因，可以为系统性宿主反应提供见解，这可能会带来新的抗微生物治疗进展。总体设计：先天免疫分析
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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