基本信息

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基因组

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创建/更新时间

2026-11-04

资源简介

PRJNA1223339：胆囊微生物组及其与胆囊癌关联探究

PRJNA1223339 数据集聚焦于胆囊微生物组与胆囊癌之间关联的探索，来源于 NCBI。该研究关注胆囊癌患者与健康个体胆囊内微生物组成差异，采用 16S rRNA 基因测序技术分析胆汁微生物组，以识别与癌症进展相关的微生物失调现象。数据集收录了胆囊环境中常见细菌类群的核苷酸序列，属于原始序列读段类型，可为考察潜在致癌与保护性微生物特征提供序列层面的基础材料。整体而言，该数据集以胆囊胆汁微生物为对象，将肿瘤相关临床分组与微生物群落测序数据相结合，属于肿瘤领域中与微生物组交叉的研究资源。

【数据集背景】

胆囊癌是一种与胆囊局部环境密切相关的肿瘤，而胆囊内的微生物群落可能参与局部炎症与病理过程。该数据集对应的研究旨在探索胆囊微生物组的构成，并考察其与胆囊癌的关联。研究对比胆囊癌患者与健康个体的胆汁微生物，试图从微生物失调的角度理解癌症进展，并寻找可能具有致癌或保护作用的微生物特征。这一背景决定了数据集的核心价值在于将胆囊癌的临床分组信息与胆囊环境微生物的序列数据联系起来。

【数据内容】

数据集的内容为原始序列读段，具体来自对胆囊胆汁微生物的 16S rRNA 基因测序。序列覆盖胆囊环境中常见细菌类群的核苷酸序列，可用于刻画样本中的细菌分类组成。由于数据类型为原始读段，数据尚未经过分类注释或丰度汇总等下游处理，使用者需要自行完成序列质控、去噪、聚类或分类比对等步骤，才能获得微生物群落结构信息。数据涉及的对象包括胆囊癌患者与健康个体两类，为组间比较提供了基础。

【采集与来源】

该数据集来源于 NCBI，源站为 ncbi.nlm.nih.gov。研究采集的是胆囊胆汁样本中的微生物遗传物质，并以 16S rRNA 基因测序作为技术手段。关于样本采集的具体地点、时间跨度、样本量、测序平台与试剂等细节，源站未提供。数据以原始序列读段的形式发布，属于核苷酸序列数据。

【适用场景】

该数据集适用于胆囊微生物组与胆囊癌关联的研究场景，包括比较胆囊癌患者与健康个体胆汁微生物群落组成的差异、探索微生物失调与癌症进展的关系、筛选潜在的致癌或保护性微生物特征等。由于数据为 16S rRNA 基因原始读段，也适合用于微生物组分析流程的方法学练习与流程验证。此外，对于关注胆囊环境常见细菌类群的研究，该数据可作为序列层面的参考材料。

【使用方法】

使用该数据集时，通常先获取原始序列读段，然后进行测序质量评估与过滤，去除低质量碱基与嵌合序列；随后进行去噪或聚类，生成可操作的分类单元，再通过参考数据库进行物种分类注释，得到各样本的细菌组成。在此基础上，可结合胆囊癌与健康个体的分组信息进行多样性分析、组间差异分析以及潜在标志物筛选。由于数据为原始读段，分析结果高度依赖所选的质控参数、分类数据库与统计方法，使用者应保持流程透明并记录关键参数。

【质量与限制】

该数据集为原始序列读段，未提供经过整理的分析结果或注释信息，使用者需自行完成完整的生物信息学处理。源站未提供样本量、测序深度、测序平台、临床元数据以及质量控制指标等细节，因此难以在未获取原始数据前评估其覆盖度与代表性。16S rRNA 基因测序主要反映细菌类群的相对组成，对功能推断存在局限；同时，微生物组研究易受采样、保存与实验流程影响，相关混杂因素在源站描述中未予说明。使用时应结合原始数据记录谨慎解读结论。

【引用与许可】

该数据集来自 NCBI，使用时应遵循 NCBI 的数据使用与引用规范，并在相关成果中引用对应研究。关于该数据集的具体许可条款、引用格式以及研究论文信息，源站未提供。

原始链接

https://ncbi.nlm.nih.gov/Traces/study?acc=PRJNA1223339

访问原始数据

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使用方式

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1223339

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。

数据说明

本研究探讨了胆囊癌（GBC）患者与健康个体胆囊中的微生物组成。我们采用16S rRNA基因测序技术分析胆汁微生物组，以识别微生物失调与癌症进展之间的关联。该数据集包含胆囊环境中常见细菌类群的核苷酸序列，凸显了潜在的致癌性和保护性微生物特征。

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