PRJDB10640：舌癌患者唾液微生物群特征
该项目通过收集舌癌患者手术前与手术后的唾液样本，旨在刻画手术治疗之后唾液微生物菌群在组成层面发生的变化，为了解舌癌与口腔微生物环境之间的关系提供观察窗口
基本信息
资源简介
PRJDB10640：舌癌患者唾液微生物群特征
PRJDB10640 是一个围绕舌癌患者唾液微生物菌群特征展开的研究项目数据集，其英文名称为 “Characteristics of salivary microbiota in tongue cancer patients”。该项目通过收集舌癌患者手术前与手术后的唾液样本，旨在刻画手术治疗之后唾液微生物菌群在组成层面发生的变化，为了解舌癌与口腔微生物环境之间的关系提供观察窗口。
【数据集背景】
舌癌是发生在舌部的一种恶性肿瘤，属于口腔肿瘤的范畴，本数据集在收录平台的分类中也被归入肿瘤及其相关类别之下。口腔是人体中微生物定殖最为密集的区域之一，唾液作为口腔环境的重要介质，其中包含的微生物群落会随宿主健康状况、局部病变以及治疗干预而发生变化。手术是舌癌治疗中的常见干预方式，手术前后的机体状态、口腔局部环境、进食与口腔清洁方式等往往存在差异，这些差异有可能反映在唾液微生物群落的构成上。因此，围绕手术前后唾液样本开展微生物群落组成的比较研究，是考察治疗干预与口腔微生态相互关系的一条可行路径。该项目的目标正是刻画术后唾液微生物菌群组成的变动情况。
【数据内容】
依据源站描述，该数据集所涉及的内容为舌癌患者手术前与手术后的唾液样本，研究目标是对术后唾液微生物菌群的组成变化进行特征描述。也就是说，数据的核心在于“手术前”与“手术后”这两个时间点上唾液微生物群落构成的对比关系。关于样本的具体数量、受试者的纳入与排除条件、测序或检测所采用的技术平台、产生的数据文件类型与规模、是否包含临床随访信息等更细的内容，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集的样本采集对象为舌癌患者，采集的材料为唾液，采集的时间安排覆盖手术前和手术后两个阶段。数据集通过 ebi.ac.uk 这一来源站点对外提供。除此之外，采样地点、采样机构、采样季节与时间间隔、样本保存与运输条件等信息，源站未提供。
【适用场景】
从已有信息出发，该项目可用于考察舌癌患者手术治疗前后唾液微生物群落组成差异的相关分析，也可作为口腔微生物组与肿瘤治疗关系这一研究方向中的参考数据。对于希望比较手术干预前后同一类样本微生物组成的科研人员，该数据集提供了对应的研究框架与目标设定。至于是否适合用于临床诊断标志物开发、预后评估、跨癌种比较或其他具体用途，源站未提供相关说明。
【使用方法】
关于该数据集的具体获取途径、下载方式、数据格式、配套分析流程或使用条件，源站未提供。
【质量与限制】
关于该数据集的样本量是否充足、数据完整度、批次效应、质控标准以及研究本身的局限性，源站未提供。
【引用与许可】
关于该数据集的文献引用方式、贡献者信息、许可协议与使用限制，源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://ebi.ac.uk/ena/browser/view/PRJDB10640
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
我们采集了舌癌患者手术前后的唾液样本。本项目旨在表征术后唾液微生物群组成的变化。
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。
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