乳腺肿瘤诊断前后乳腺微生物组的组成与功能潜力

数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3A8e7b18a2d02910fe94510655a69c6ec979f41135a8210d9686011cd57af16363

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
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。

数据说明

这些数据旨在分析人类乳腺组织微生物组的组成及功能潜力。我们分析并比较了组织学正常乳腺组织（健康，H）与乳腺癌诊断前（诊断前，PD）及诊断后（癌旁正常，AN，和肿瘤，T）捐赠组织的常驻细菌类群，以确定乳腺组织微生物组在乳腺癌中的作用。从165份组织样本、9份阴性对照和1份阳性对照中分离DNA，并提交至Illumina MiSeq平台对16S基因V3-V4区域进行双端测序。使用DADA2将16S扩增子预处理为扩增子序列变体（ASVs）。为推断乳腺癌中的细菌功能，我们利用PICRUSt2和京都基因与基因组百科全书（KEGG）数据库从这些ASVs预测了功能性细菌组。

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。