学龄前喘息与哮喘急性发作儿童的鼻腔微生物组:来自德国儿科急性发作网络的研究
该数据集来自德国儿科急性发作网络,聚焦学龄前喘息与哮喘急性发作儿童的鼻腔微生物组。样本包括深部鼻咽拭子、鼻上皮球体培养(NAEsp)和血液,用于培养(n=146)、16S rRNA 基因扩增子测序(n=64)、蛋白质组和细胞因子分析

基本信息
资源简介
学龄前喘息与哮喘急性发作儿童的鼻腔微生物组:来自德国儿科急性发作网络的研究
该数据集来自德国儿科急性发作网络,聚焦学龄前喘息与哮喘急性发作儿童的鼻腔微生物组。样本包括深部鼻咽拭子、鼻上皮球体培养(NAEsp)和血液,用于培养(n=146)、16S rRNA 基因扩增子测序(n=64)、蛋白质组和细胞因子分析。数据覆盖急性发作喘息者(WH)、哮喘患者(AB)和健康对照(HC),可用于研究鼻腔菌群组成差异、哮喘急性发作相关微生物标志物及宿主-微生物互作(来源 omicsdi.org)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):尽管鼻子作为生物体与环境相互作用的门户,可能在哮喘急性发作中起关键作用,但哮喘急性发作儿童的鼻腔微生物组迄今被广泛忽视。急性发作喘息者(WH)、哮喘患者(AB)和健康对照(HC)的深部鼻咽拭子标本、鼻上皮球体培养(NAEsp)和血液样本被用于培养(n=146)、16S rRNA 基因扩增子测序(n=64)、蛋白质组和细胞因子分析。有趣的是,Proteobacteria 在 WH 中过度代表(WH 对 AB:p=0.005;WH 对 HC:p=0.021),而 Firmicutes 和 Bacterioidetes 与 AB 相关。相反,Actinobacteria 通常定植于 HC(PermANOVA p=0.005)。此外,Staphylococcaceae(p<0.05)、Enterobacteriaceae(p<0.05)、Burkholderiaceae(p<0.05)、Xanthobacteraceae(p<0.05)和 Sphingomonadaceae(p<0.05)显著更丰富
【主题与分类】
主题标签:Nasal microbiome、Metagenomics、Moraxella catarrhalis、Asthma、Bioinformatics、Proteomics、Bacteria、Exacerbation。本站分类:呼吸系统疾病/哮喘。
【获取与许可】
源站页面:https://omicsdi.org/dataset/pride/PXD024694
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源站:https://omicsdi.org/dataset/pride/PXD024694
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
尽管鼻子作为生物体与环境相互作用的门户,可能在哮喘加重中发挥关键作用,但迄今为止,哮喘加重期儿童的鼻部微生物组在很大程度上被忽视。研究采用深部鼻咽拭子标本、鼻上皮球状体培养物(NAEsp)以及急性加重期喘息患儿(WH)、哮喘患儿(AB)和健康对照(HC)的血液样本,进行了培养(n=146)、16S rRNA基因扩增子测序(n=64)、蛋白质组学和细胞因子分析。有趣的是,变形菌门在WH中过度富集(WH与AB相比:p=0.005;WH与HC相比:p=0.021),而厚壁菌门和拟杆菌门与AB相关。相比之下,放线菌门通常定植于HC(PermANOVA p=0.005)。此外,与WH和HC相比,葡萄球菌科(p<0.05)、肠杆菌科(p<0.05)、伯克霍尔德菌科(p<0.05)、黄色杆菌科(p<0.05)和鞘脂单胞菌科(p<0.05)在AB中显著更为丰富。α多样性分析表明,特应性AB中细菌丰度水平增加,而WH样本中则降低。特应性WH的微生物组谱与特应性AB存在显著差异。NAEsp细菌暴露于卡他莫拉菌、金黄色葡萄球菌和H.
流感嗜血杆菌实验显示上皮细胞完整性受损、细胞因子释放以及队列特异性的蛋白质组差异,尤其在卡他莫拉菌培养中更为明显。我们的综合数据集有助于更深入地了解鼻腔微生物群中鲜为人知的可塑性,特别是可能加强我们对儿童哮喘急性发作发病机制的理解。
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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