基本信息

模态

基因组

任务类型

分类

创建/更新时间

2026-10-20

资源简介

德国三级医院碳青霉烯耐药肠杆菌目 Nanopore 全基因组测序

PRJEB123044 是一个收录于 NCBI BioProject 数据库的公开项目记录，其英文全称为 Nanopore whole-genome sequencing of carbapenem-resistant Enterobacterales from a German tertiary-care hospital。该项目围绕德国一家三级医院分离的碳青霉烯耐药肠杆菌目（CRE）菌株，采用 Nanopore 全基因组测序技术展开研究，核心目的在于验证 Nanopore 测序技术。项目在源站被归类于呼吸系统疾病 / 肺炎方向，主题标签为 Other。作为 BioProject 记录，它本身是一个数据集合入口，将围绕同一研究计划产生的多种数据类型汇聚于一处，便于使用者集中检索与获取。

【数据集背景】

碳青霉烯类抗生素是治疗多重耐药革兰阴性菌感染的重要药物，碳青霉烯耐药肠杆菌目（CRE）的出现对临床抗感染治疗构成挑战。对 CRE 菌株进行全基因组测序，有助于从基因组层面认识其耐药特征与流行规律。本项目正是在这一背景下，针对德国一家三级医院内的 CRE 菌株开展 Nanopore 全基因组测序，并以验证 Nanopore 测序技术为核心目标。项目以 BioProject 形式组织，来源于单一机构的研究计划，源站将其归入呼吸系统疾病 / 肺炎分类，主题标签为 Other。

【数据内容】

该数据集的内容为碳青霉烯耐药肠杆菌目（CRE）的 Nanopore 全基因组测序数据，样本来自德国一家三级医院。作为 BioProject 记录，它提供的是一个集中入口，用于链接该项目所产生的多种数据类型。关于具体样本数量、测序深度、基因组组装结果、菌种构成等细节，源站未提供。

【采集与来源】

数据来源为德国一家三级医院，研究对象为该院相关的碳青霉烯耐药肠杆菌目（CRE），测序方式为 Nanopore 全基因组测序。项目记录托管于 NCBI BioProject，来源站为 ncbi.nlm.nih.gov。关于样本采集时间、采集流程、伦理审批及具体机构名称等信息，源站未提供。

【适用场景】

该数据集可用于与 Nanopore 测序技术验证相关的分析工作，也可服务于碳青霉烯耐药肠杆菌目（CRE）的基因组研究。由于源站将其归类于呼吸系统疾病 / 肺炎，可能与该领域的耐药菌研究存在关联。关于该数据集在其他具体场景中的适用性，源站未提供。

【使用方法】

该数据集以 BioProject 记录的形式发布，使用者可通过该记录查找并链接到项目所生成的不同数据类型。关于数据下载方式、文件格式、分析流程及配套工具等具体使用说明，源站未提供。

【质量与限制】

该数据集为 BioProject 记录，其作用在于汇集同一研究计划下的多种数据并提供统一入口。关于数据质量指标、测序质量、覆盖度、完整性及使用限制等信息，源站未提供。

【引用与许可】

关于该数据集的引用方式与许可条款，源站未提供。

原始链接

https://ncbi.nlm.nih.gov/Traces/study?acc=PRJEB123044

访问原始数据

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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://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJEB123044

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

对2022年1月至2023年12月期间在德国慕尼黑一家三级医疗医院常规临床诊断中收集的110株碳青霉烯耐药肠杆菌目分离株进行了全基因组测序。该收集包括100株产碳青霉烯酶分离株（经RESIST-5侧向层析检测确认），以及10株碳青霉烯非敏感分离株，这些分离株表型耐药，但对检测所涵盖的五个碳青霉烯酶家族呈阴性。分离株涵盖7个属的21个种，最常见的是Klebsiella pneumoniae、Escherichia coli、Citrobacter freundii和Enterobacter hormaechei。测序使用Oxford Nanopore R10.4.1流动池在MinION和PromethION设备上进行。提交的reads使用Dorado以super-accuracy模型进行碱基识别，并过滤至最小read长度1000 bp和最小平均read质量Q9。在多个流动池上测序的分离株作为单个合并数据集提交，对应于相关分析中使用的输入。

这些数据旨在将长读长纳米孔测序与现有的物种鉴定、序列分型、碳青霉烯酶检测及质粒表征诊断方法进行基准比较，并确定每项任务所需的测序深度。

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