皮肤感染患者皮肤微生物群鉴定 (MICROBIOTA)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为皮肤感染患者皮肤微生物群的鉴定。源站描述指出,蜂窝织炎以皮肤及皮下组织炎症和疑似感染为特征,既往研究显示活检和针吸等样本的检出率约为16%,最常见病原体为金黄色葡萄球菌和化脓性链球菌

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clinicaltrials
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基因组分类Skin Infections
Identification of the Cutaneous Microbiota in Patients With Cutaneous Infection (MICROBIOTA)

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

皮肤感染患者皮肤微生物群鉴定 (MICROBIOTA)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为皮肤感染患者皮肤微生物群的鉴定。源站描述指出,蜂窝织炎以皮肤及皮下组织炎症和疑似感染为特征,既往研究显示活检和针吸等样本的检出率约为16%,最常见病原体为金黄色葡萄球菌和化脓性链球菌。传统培养存在难以检出苛养菌或受抗生素使用影响等局限,分子诊断方法如16S核糖体DNA检测结合扩增和焦磷酸测序可弥补培养的不足。相关研究通过定量PCR、焦磷酸测序和传统培养对感染部位及非感染部位皮肤活检进行分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:皮肤感染。蜂窝织炎的特征是炎症以及皮肤和皮下组织的疑似感染。既往研究表明,活检和针吸等样本的检出率较低,约为16%。最常见的病原体是金黄色葡萄球菌和化脓性链球菌。传统培养存在局限性,例如无法检测苛养微生物,或受抗生素使用的影响。分子诊断方法,如检测16S核糖体DNA并进行扩增和焦磷酸测序,已被用于克服微生物培养的局限性。在最近的一项研究中,作者通过定量PCR、焦磷酸测序和传统培养,对感染部位和另一非感染部位进行皮肤活检,而非引流,以探究急性蜂窝织炎的病因。PCR在约30%-40%的病例中鉴定出耐甲氧西林金黄色葡萄球菌,感染部位和非感染部位的频率相似。在另一项研究中,不仅褥疮中发现了R. felis,健康皮肤拭子中也有发现,同时还发现了肺炎链球菌、金黄色葡萄球菌和A组链球菌。鉴于我们致力于通过培养等方式探索人类微生物群,我们建议扩展对感染病科住院患者皮肤微生物群的认识。

【主题与分类】

主题标签:Skin Infections。本站分类:呼吸系统疾病/肺炎。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03985475

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03985475

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  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

病情:皮肤感染。蜂窝织炎的特征是炎症以及皮肤和皮下组织的疑似感染。既往研究表明,活检和针吸等样本的检出率较低,约为16%。最常见的病原体是金黄色葡萄球菌和化脓性链球菌。传统培养方法存在局限性,例如无法检测苛养微生物,或受抗生素使用的影响。分子诊断方法,如检测16S核糖体DNA并进行扩增和焦磷酸测序,已被用于克服微生物培养的局限性。在最近的一项研究中,作者通过定量PCR、焦磷酸测序和传统培养,对感染部位和另一非感染部位的皮肤活检样本进行了研究,而非进行引流,以探讨急性蜂窝织炎的病因。PCR在约30%-40%的病例中鉴定出耐甲氧西林金黄色葡萄球菌,感染部位和非感染部位的频率相似。在另一项研究中,不仅褥疮中发现了R. felis,从健康皮肤采集的拭子中也发现了该菌,同时还发现了肺炎链球菌、金黄色葡萄球菌和A组链球菌。

致力于通过培养等方式探索人类微生物群,我们提议扩展对感染科住院患者皮肤微生物群的认识。

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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