人咬伤致手部感染伤口微生物群落原始序列读段
该数据集为PRJNA1523056的原始序列读段，来源于人咬伤所致手部感染伤口的微生物群落研究。研究纳入四例人咬伤后骨髓炎患者，于手术清创时采集深部组织样本，在Illumina NextSeq CN500平台进行NGS测序，去除人宿主序列后比对NCBI RefSeq数据库进行物种分类
基本信息
资源简介
人咬伤致手部感染伤口微生物群落原始序列读段
PRJNA1523056 数据集收录的是人咬伤所致手部感染伤口微生物群落的原始序列读段。相关研究针对人咬伤后发生骨髓炎的患者，在手术清创过程中采集深部组织样本，利用下一代测序技术分析其中的微生物群落构成。测序在 Illumina NextSeq CN500 平台上完成，原始读段经过去除人宿主序列的处理后，与 NCBI RefSeq 数据库比对以完成物种分类。该数据集为研究人咬伤相关骨髓炎中的多重微生物病原体提供了测序层面的资料，涵盖传统培养方法难以检出的苛养菌和专性厌氧菌，可支撑病原鉴定、抗菌药物耐药性及感染机制等方面的后续研究。
【数据集背景】
人咬伤造成的手部感染常涉及复杂的微生物群落，其中部分病原体在常规培养条件下难以生长和识别，给病原学诊断带来困难。该研究关注人咬伤后手部感染伤口中的微生物群落，采用下一代测序技术对感染部位的微生物组成进行解析。研究对象为四例因人咬伤而发生骨髓炎的患者，研究设计为回顾性病例系列。数据集即为该研究产生的原始序列读段，所属分类为肌肉骨骼系统疾病下的其他类别，来源站点为 ncbi.nlm.nih.gov。
【数据内容】
数据集的内容为原始序列读段（Raw sequence reads），来自对人咬伤所致手部感染伤口微生物群落的测序分析。源站描述指出，该数据集提供了对人咬伤相关骨髓炎中多重微生物病原体的全面刻画，其中包括苛养菌和专性厌氧菌等难以通过传统培养方法检测的细菌。测序数据处理流程包括去除人宿主序列，随后将剩余读段比对至 NCBI RefSeq 数据库进行物种分类。数据集的主题标签为原始序列读段。
【采集与来源】
样本来自四例人咬伤后骨髓炎患者，均为回顾性病例系列中纳入的病例。深部组织样本在手术清创时采集，随后在 Illumina NextSeq CN500 平台上进行下一代测序。数据来源站点为 ncbi.nlm.nih.gov，数据集英文名称为 PRJNA1523056: Microbial communities from infected hand wounds caused by human bites Raw sequence reads。
【适用场景】
该数据集可支持病原鉴定方面的研究，尤其是针对人咬伤相关感染中难以培养的微生物。源站描述还指出，测序数据将支持抗菌药物耐药性和感染机制等方面的进一步研究。由于数据涵盖苛养菌与专性厌氧菌的信息，适用于需要对传统培养方法可能漏检的病原体进行补充识别的分析场景。
【使用方法】
使用该数据集时，可基于原始序列读段开展分析。按照源站描述中的处理思路，原始测序读段需先去除人宿主序列，再将剩余序列与 NCBI RefSeq 数据库比对，以实现物种分类。具体分析工具、参数与流程细节源站未提供。
【质量与限制】
该数据集基于四例患者的病例系列，样本量有限。源站描述提及原始读段经过去除人宿主序列和数据库比对分类的处理，但未提供测序深度、读段数量、质量评分等具体指标。其他质量相关细节源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供引用方式与许可信息。
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/PRJNA1523056
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
本研究采用下一代测序（NGS）技术，探究人咬伤所致感染性手部伤口中的微生物群落。本回顾性病例系列共纳入四例人咬伤后发生骨髓炎的患者。在手术清创过程中采集深部组织样本，并利用Illumina NextSeq CN500平台进行NGS检测。对原始测序读段进行处理以去除人类宿主序列，并与NCBI RefSeq数据库比对以进行物种分类。该数据集全面描绘了与人咬伤相关骨髓炎有关的多种微生物病原体，包括难以通过传统培养方法检出的苛养菌和专性厌氧菌。这些测序数据将有助于进一步开展咬伤相关骨感染中的病原体鉴定、抗菌药物耐药性及感染机制研究。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
