超越菌落形成单位:骨髓炎快速细菌评估

该数据集包含通过牛津纳米孔测序平台生成的细菌基因组序列数据,来源于3名人工关节感染患者的临床骨标本,数据模态为DNA序列。该数据集旨在比较传统菌落形成单位计数与细菌基因组拷贝数之间的差异,为骨髓炎等感染性疾病的细菌定量提供更准确的评估方法,主要用于感染性疾病机制研究、细菌定量方法开发及临床诊断辅助等研究方向。

DataONE
2024-05-27 更新
浏览 24
OsteomyelitisOxford NanoporeOsteocytesS. aureusAbsolute Quantification
Beyond the colony-forming-unit: Rapid bacterial evaluation in Osteomyelitis

基本信息

大小
0.000005492 GB
创建/更新时间
2024-05-27

资源简介

超越菌落形成单位:骨髓炎快速细菌评估

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Beyond the colony-forming-unit: Rapid bacterial evaluation in Osteomyelitis》。

【数据内容】

源站原始描述:Examination of bacteria/host cell interactions is important for understanding the aetiology of many infectious diseases. The colony-forming-unit (CFU) has been the standard for quantifying bacterial burden for the past century, however, this suffers from low sensitivity and is dependent on bacterial culturability in vitro. Our data demonstrate the discrepancy between the CFU and bacterial genome copy number in an osteomyelitis-relevant co-culture system and we confirm diagnosis and quantify bact…

【主题与分类】

主题标签:Osteomyelitis、Oxford Nanopore、Osteocytes、S. aureus、Absolute Quantification。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256:13c1ad701d7953b1c9edf0b8c0820f6a146201d397bbfc6c69848a74da77b727

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源站:https://search.dataone.org/view/sha256:13c1ad701d7953b1c9edf0b8c0820f6a146201d397bbfc6c69848a74da77b727

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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。

数据说明

该数据集是一个专注于骨髓炎(特别是人工关节感染)细菌评估的基因组数据集。数据集包含通过牛津纳米孔测序平台生成的细菌DNA序列数据,来源于3名人工关节感染患者的临床骨标本。数据通过细菌靶向PCR扩增后测序获得,旨在比较传统菌落形成单位计数与细菌基因组拷贝数之间的差异,为骨髓炎等感染性疾病的细菌定量提供更准确的评估方法。该数据集主要用于感染性疾病机制研究、细菌定量方法开发及临床诊断辅助研究。

数据加载示例(表格/文本类)

import pandas as pd, glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))

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