COPD（Co-assembly）数据集与分箱结果
该数据可用于宏基因组组装、丰度分析与分箱方法评测等生物信息学与计算生物学研究（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）
基本信息
资源简介
COPD（Co-assembly）数据集与分箱结果
COPD (Co-assembly) dataset and binning results
该数据集来自慢性阻塞性肺疾病（COPD）肺部微生物组研究（Cameron 等，2016），由 Vijini Mallawaarachchi 于 2021 年发布，DOI 为 10.6084/m9.figshare.16326033.v2。数据以 COPD.zip 单文件形式提供，包含 Contigs 文件、metaSPAdes 的 Paths 文件与 Assembly graph 文件、Abundance 文件以及分箱结果（含 CheckM 结果）。该数据可用于宏基因组组装、丰度分析与分箱方法评测等生物信息学与计算生物学研究（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2021-08-30。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：来自慢性阻塞性肺疾病（COPD）肺部微生物组（Cameron 等，2016）的 COPD 数据集。包含以下文件。- Contigs 文件 - Paths 文件（metaSPAdes）- Assembly graph 文件（metaSPAdes）- Abundance 文件 - 分箱结果（包括 CheckM 结果）
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 247.76 MB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.16326033.v2。
【主题与分类】
源站学科分类：Bioinformatics and computational biology not elsewhere classified、Genomics。主题标签：bioinformatics、metagenomics、metagenomics analyses、metagenomics binning、Contig binning、Assembly graphs、Bioinformatics、Computational Biology、Genomics。本站分类：呼吸系统疾病/其他。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Bioinformatics and computational biology not elsewhere classified、Genomics。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/COPD_Co-assembly_dataset_and_binning_results/16326033
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Mallawaarachchi, Vijini (2021). COPD (Co-assembly) dataset and binning results. figshare. Dataset
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.16326033.v2
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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 247.8 MB。
数据说明
COPD dataset from the Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Lung Microbiome (Cameron et. al , 2016). Contains the following files. - Contigs file- Paths file (metaSPAdes)- Assembly graph file (metaSPAdes)- Abundance file- Binning results (including CheckM results)
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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