弓形虫基因组数据库

Toxoplasma gondii ToxoDB 面向CNS机会性感染及相关疾病研究,提供公开可访问的表格数据或临床标注信息,适合用于分类、疾病表型分层、风险预测、机制探索和算法基准测试等研究场景。

VEuPathDBVEuPathDB
ToxoDB
2026-01-01 更新
浏览 31
表格分类ToxoDBVEuPathDBgenomicsphenotypic datapopulation-centric datagenome browsertranscriptomicsproteomicsmetabolic pathwaysgenetic variationsingle cell RNA Seq
Toxoplasma gondii ToxoDB

基本信息

模态
表格
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-01-01

资源简介

弓形虫基因组数据库

【一句话概览】

ToxoDB 现已推出 Release 71 beta 版,这是一次重大更新,包含基础设施变更,可提升性能、可持续性与成本效率(详见发布说明)。官方表示,如遇难以查找或运行异常的情况,请联系他们。上一版本仍可在旧版站点上使用。该资源涉及基因组学、表型数据、以群体为中心的数据、基因组浏览器、转录组学、蛋白质组学、代谢通路、遗传变异及单细胞 RNA 测序等内容(来源 toxodb.org)。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《ToxoDB》。

【数据内容】

源站原始描述:ToxoDB is now on Release 71 beta, a major update with infrastructure changes that improve performance, sustainability, and cost-efficiency (see release notes). Please contact us if anything is hard to find or is not working as expected. The previous release remains available on a legacy site

中文译文(机器翻译,仅供快速理解,请以原文为准):ToxoDB现已发布Release 71 beta版,这是一次重大更新,涉及基础设施的改动,旨在提升性能、可持续性和成本效益(详见发布说明)。如遇查找困难或功能异常,请与我们联系。上一版本仍可在旧版网站上获取。

【主题与分类】

主题标签:ToxoDB、VEuPathDB、genomics、phenotypic data、population-centric data、genome browser、transcriptomics、proteomics、metabolic pathways、genetic variation。

【适用方向】

结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。

【获取与许可】

源站页面:https://toxodb.org/toxo/app

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数据集获取

源站:https://toxodb.org/toxo/app

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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。

数据说明

Toxoplasma gondii ToxoDB 是与CNS机会性感染相关的公开数据集,包含表格数据,可用于分类、表型识别、疾病机制分析或模型评估。

数据加载示例(表格/文本类)

import pandas as pd, glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))

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