Urolithin A干预的P301L额颞叶痴呆模型小鼠粪便菌群16S rRNA基因测序数据集
该数据集包含野生型对照(WT)、模型(P301L)及治疗(P301L-UA)三组小鼠在统一饲养和干预后采集的粪便样本,经靶向16S rRNA基因V3-V4区的高通量测序获得双端原始序列,并质控得到clean data

基本信息
资源简介
Urolithin A干预的P301L额颞叶痴呆模型小鼠粪便菌群16S rRNA基因测序数据集
Dataset of 16S rRNA gene sequencing of fecal microbiota from P301L frontotemporal dementia model mice with Urolithin A intervention
该数据集包含野生型对照(WT)、模型(P301L)及治疗(P301L-UA)三组小鼠在统一饲养和干预后采集的粪便样本,经靶向16S rRNA基因V3-V4区的高通量测序获得双端原始序列,并质控得到clean data。数据以Urolithin A干预P301L额颞叶痴呆模型小鼠的肠道菌群为对象,可用于探索Tau相关神经退行性疾病的肠道菌群特征及潜在防治研究(来源 DOI 解析,Creative Commons Attribution Non Commercial No Derivatives 4.0 International 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):摘要:[背景] P301L Tau转基因小鼠是表征额颞叶痴呆 underlying Tau病理的经典动物模型。目前,公开可访问的数据库缺乏描述该小鼠品系中Urolithin A治疗的标准化肠道微生物组测序数据集。[目的] 本研究收集小鼠粪便样本并组装16S rRNA微生物测序数据集,为针对Tau相关神经退行性疾病的预防和治疗研究奠定基础数据资源。[方法] 本研究设置野生型对照(WT)、模型(P301L)和治疗(P301L-UA)小鼠组。在统一饲养和干预后收集粪便样本。针对16S rRNA基因V3-V4区的高通量测序产生的原始双端序列经过质控以获得clean data。序列被聚类 i
【主题与分类】
主题标签:Pharmaceutical、Urolithin A、P301L mice、gut microbiota、16S rRNA gene sequencing。本站分类:神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=b1dbbab891f24bcda89e68a33073de75
使用许可:Creative Commons Attribution Non Commercial No Derivatives 4.0 International。
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数据说明
摘要:[背景] P301L Tau转基因小鼠是表征额颞叶痴呆相关Tau病理的经典动物模型。目前,公开可访问的数据库缺乏描述该小鼠品系中尿石素A治疗的标准化肠道微生物组测序数据集。[目的] 本研究采集小鼠粪便样本并组装了16S rRNA微生物测序数据集,为针对Tau相关神经退行性疾病的防治研究奠定基础数据资源。[方法] 本研究设置野生型对照(WT)、模型(P301L)和治疗(P301L-UA)小鼠组。统一饲养和干预后采集粪便样本。针对16S rRNA基因V3-V4区域的高通量测序原始双端序列经质量控制获得干净数据。序列以97%相似度阈值聚类为OTU,随后进行分类学注释和肠道微生物群分析。[结果] 该数据集包含每个样本的原始测序reads、质控后的干净reads及分类注释文件。
群落分析显示,三组共有10个优势细菌门,包括拟杆菌门、芽孢杆菌门和Patescibacteria。在属水平上,与WT组相比,P301L模型组中Dubosiella、Mucispirillum和Oscillibacter的丰度降低,而UA干预后恢复。相比之下,P301L模型组中双歧杆菌属、Rikenella、梭菌属和Faecalibaculum的丰度升高,UA处理后下降。该数据集使其他研究人员能够进一步深入探索肠道微生物群落结构。[结论]通过标准化的实验流程,该数据集系统汇编了尿石素A处理后P301L小鼠的肠道微生物组成数据。它为微生物群-肠-脑轴研究提供了稳定可靠的数据支持,t
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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