Nanopore测序策略塑造乳腺癌队列肠道微生物组图谱:全长16S与鸟枪法宏基因组比较

该数据集来自乳腺癌队列的肠道微生物组研究,比较全长16S与鸟枪法宏基因组两种Nanopore测序策略对微生物组图谱的影响

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基因组分类RNA, Ribosomal, 16SMetagenomicsWhole Genome SequencingMicrobiotaNanopore SequencingBioinformatics
Nanopore sequencing strategy shapes gut microbiome profiling: full-length 16S versus shotgun metagenomics in a breast cancer cohort

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
许可
MIT License
创建/更新时间
2026-10-09
版本
1.0

资源简介

Nanopore测序策略塑造乳腺癌队列肠道微生物组图谱:全长16S与鸟枪法宏基因组比较

Nanopore sequencing strategy shapes gut microbiome profiling: full-length 16S versus shotgun metagenomics in a breast cancer cohort

该数据集来自乳腺癌队列的肠道微生物组研究,比较全长16S与鸟枪法宏基因组两种Nanopore测序策略对微生物组图谱的影响。数据包含分类学丰度表、α与β多样性指标、分类器间相关性分析,以及基于ANCOM-BC2的结构零分析,可支撑论文全部图表与补充材料。原始数据存放于EBI BioProject PRJEB108219。该数据可用于评估测序策略差异、开展微生物组组成与多样性分析,以及乳腺癌相关肠道菌群研究的方法学比较(来源 DOI 解析,MIT License 许可)。

【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):该存储库包含与手稿“Nanopore sequencing strategy shapes gut microbiome profiling: full-length 16S versus shotgun metagenomics in a breast cancer cohort”相关的源数据和补充表格。该数据集包括分类学丰度表、α和β多样性指标、分类器之间的相关性分析,以及使用ANCOM-BC2进行的结构零分析。这些数据支持手稿中呈现的所有图表和补充材料。原始数据可在EBI BioProject: PRJEB108219下获取。

【主题与分类】

主题标签:RNA, Ribosomal, 16S、Metagenomics、Whole Genome Sequencing、Microbiota、Nanopore Sequencing、Bioinformatics。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.18187123

使用许可:MIT License。

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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

该仓库包含与手稿《Nanopore测序策略影响肠道微生物组分析:乳腺癌队列中全长16S与鸟枪法宏基因组的比较》相关的源数据和补充表格。数据集包括分类学丰度表、α多样性和β多样性指标、分类器之间的相关性分析,以及使用ANCOM-BC2进行的结构性零分析。这些数据支持手稿中呈现的所有图表和补充材料。原始数据可在EBI BioProject:PRJEB108219下获取。

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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