基本信息

模态

基因组

任务类型

分类

创建/更新时间

2026-10-23

资源简介

法国巴黎地区自发性和术后/创伤后肺炎克雷伯菌脑膜炎的临床与微生物学特征

该数据集英文名为 Clinical and microbiological characteristics of spontaneous and post-surgical/traumatic Klebsiella pneumoniae meningitis in the Paris region, France.，来源站为 omicsdi.org，主题标签为 Genomics，本站将其归类于呼吸系统疾病 / 肺炎方向。从名称与源站描述看，该数据集聚焦法国巴黎地区自发性和术后/创伤后肺炎克雷伯菌脑膜炎的临床与微生物学特征，属于围绕特定病原体所致感染开展临床观察与微生物学分析的资源。其内容主题涉及基因组学，可能服务于对肺炎克雷伯菌感染特征的理解与研究，但具体样本规模、指标构成与文件形式需以源站记录为准。

【数据集背景】

肺炎克雷伯菌是一种常见的条件致病菌，可引起包括脑膜炎在内的多种感染。该数据集关注法国巴黎地区出现的肺炎克雷伯菌脑膜炎，并将其区分为自发性与术后/创伤后两类情形，试图从临床与微生物学两个层面刻画这两类感染的特征。数据集名称与源站描述均指向这一主题，主题标签为 Genomics，说明基因组学是该资源的重要组织维度。本站分类将其归入呼吸系统疾病 / 肺炎，反映了该资源在疾病分类体系中的位置。关于研究的具体背景动因、立项机构与时间范围，源站未提供。

【数据内容】

依据源站描述，该数据集的内容围绕自发性和术后/创伤后肺炎克雷伯菌脑膜炎的临床与微生物学特征展开。主题标签为 Genomics，表明基因组学相关数据或分析是该数据集的重要组成部分。除上述主题范围外，源站未提供关于样本数量、菌株数目、临床变量条目、测序数据类型、文件格式与数据规模的具体说明。

【采集与来源】

该数据集来源于 omicsdi.org，地理范围指向法国巴黎地区。源站描述仅说明其主题为巴黎地区自发性和术后/创伤后肺炎克雷伯菌脑膜炎的临床与微生物学特征，未提供采集机构、采集时间、纳入排除标准、样本来源医院或病例定义等细节，这些内容源站未提供。

【适用场景】

基于其主题，该数据集可用于围绕肺炎克雷伯菌脑膜炎的临床与微生物学特征开展研究，例如区分自发性与术后/创伤后两类感染情形进行对比分析，或结合基因组学标签开展病原体层面的探索。本站分类将其置于呼吸系统疾病 / 肺炎方向，也可作为该领域相关研究的参考资源。具体的适用分析类型与验证用途，源站未提供。

【使用方法】

源站未提供该数据集的访问方式、下载格式、数据结构说明与使用教程。使用前应查阅源站记录以确认获取途径与使用条件。

【质量与限制】

源站未提供关于数据完整性、准确性、缺失情况、偏倚控制与质量控制流程的说明。由于地理范围限定于法国巴黎地区，其结论的外推范围需谨慎对待；其余质量相关细节源站未提供。

【引用与许可】

源站未提供该数据集的引用方式与许可条款，使用与再分发前应向源站核实。

原始链接

https://omicsdi.org/dataset/project/PRJEB38788

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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://omicsdi.org/dataset/project/PRJEB38788

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。

数据说明

法国巴黎地区自发性和术后/创伤后肺炎克雷伯菌脑膜炎的临床和微生物学特征

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