肠道菌群16S rRNA测序数据集:前列腺癌患者与健康对照(10对10)

== 内容 == 1) 临床16S rRNA测序数据(版本1)来自临床队列(10例前列腺癌患者对10例匹配对照)的处理后数据:ASV丰度表、分类学注释、代表序列、逐样本质量控制统计,以及完整分析代码(ANCOM-BC / MaAsLin2差异分析,校正年龄和BMI并做FDR校正,PERMANOVA,

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基因组分类前列腺癌肠道菌群16S rRNA测序肿瘤差异分析随机森林分子动力学模拟
Gut Microbiota 16S rRNA Sequencing Dataset: Prostate Cancer Patients vs. Healthy Controls (10 vs. 10)

基本信息

模态
基因组
大小
0.004175034 GB
任务类型
分类
许可
Creative Commons Attribution 4.0 International
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

肠道菌群16S rRNA测序数据集:前列腺癌患者与健康对照(10对10)

== 内容 == 1) 临床16S rRNA测序数据(版本1)来自临床队列(10例前列腺癌患者对10例匹配对照)的处理后数据:ASV丰度表、分类学注释、代表序列、逐样本质量控制统计,以及完整分析代码(ANCOM-BC / MaAsLin2差异分析,校正年龄和BMI并做FDR校正,PERMANOVA,

Gut Microbiota 16S rRNA Sequencing Dataset: Prostate Cancer Patients vs. Healthy Controls (10 vs. 10)

【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):本数据集支持手稿《Qibi Yin attenuates prostate cancer through the gut-prostate axis: a clinical 16S rRNA sequencing and LC-MS/MS study integrated with network pharmacology and Mendelian randomization》。== 内容 == 1) 临床16S rRNA测序数据(版本1)来自临床队列(10例前列腺癌患者对10例匹配对照)的处理后数据:ASV丰度表、分类学注释、代表序列、逐样本质量控制统计,以及完整分析代码(ANCOM-BC / MaAsLin2差异分析,校正年龄和BMI并做FDR校正,PERMANOVA,以及随机森林诊断模型)。由于原始reads(FASTQ)已无法从测序服务商处获取,手稿中的所有下游结果均可从所存处理数据完整复现。2) 分子动力学模拟数据(在版本

【主题与分类】

主题标签:前列腺癌、肠道菌群、16S rRNA测序、肿瘤、差异分析、随机森林、分子动力学模拟。本站分类:肿瘤/前列腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.23312321

使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。

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  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。

数据集大小约 4.2 MB。

数据说明

本数据集支持手稿《芪蓣饮通过肠-前列腺轴减弱前列腺癌:一项临床16S rRNA测序和LC-MS/MS研究,结合网络药理学和孟德尔随机化》。== 内容 == 1) 临床16S rRNA测序数据(版本1)来自临床队列(10名前列腺癌患者 vs 10名匹配对照)的处理后数据:ASV丰度表、分类学注释、代表性序列、每样本质量控制统计,以及完整的分析代码(ANCOM-BC / MaAsLin2差异分析,校正年龄和BMI并采用FDR校正,PERMANOVA,以及随机森林诊断模型)。由于原始reads(FASTQ)已无法从测序提供商处获取,手稿中的所有下游结果均可从所提交的处理后数据完全重现。

  1. 分子动力学模拟数据(在版本2中添加)- md_analysis/:针对4个化合物-RARB复合物 × 3个重复 × 100 ns的每个重复轨迹分析(每帧C-α和配体RMSD、氢键占有率、每残基接触频率)。- mmgbsa/:所有12个重复的每快照MM-GBSA自由能结果以及汇总表。- structures/:平衡后的复合物结构(NVT/NPT后)和apo受体(PDB 4DM6,链A)。- docking/:用作MD起始结构的对接构象(PDBQT)。- scripts/:完整的可复现流程(使用OpenFF 2.2.1/NAGL电荷 + Amber14/TIP3P进行系统设置,平衡和3 × 100 ns生产协议,GBn2隐式溶剂MM-GBSA,以及分析和绘图脚本)。模拟摘要:OpenMM 8.6.1(CUDA),300 K / 1 atm,Amber14 + OpenFF 2.2.1与NAGL GNN电荷,TIP3P显式溶剂;每个复合物3次独立的100 ns生产运行,并重新随机化初始速度。MM-GBSA在平衡快照上使用GBn2隐式溶剂模型。完整的DCD轨迹文件(约60 GB)因大小原因未存放,可从通讯作者处获取(zhj132352@16

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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