囊性纤维化患者铜绿假单胞菌噬菌体防御系统流行率降低数据集

本数据集对应研究“囊性纤维化患者铜绿假单胞菌菌株中噬菌体防御系统流行率降低”,包含探究宿主相关环境与细菌抗病毒防御之间关系的数据

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基因组分类MicrobiologyFOS: Biological sciencesBiological SciencesBacteriaBacteriophageCRISPR-CasPhage defensePseudomonas
Data underlying the publication: Reduced prevalence of phage defense systems in Pseudomonas aeruginosa strains from cystic fibrosis patients

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
许可
Creative Commons Attribution 4.0 International
创建/更新时间
2026-10-12
版本
1

资源简介

囊性纤维化患者铜绿假单胞菌噬菌体防御系统流行率降低数据集

Data underlying the publication: Reduced prevalence of phage defense systems in Pseudomonas aeruginosa strains from cystic fibrosis patients

本数据集对应研究“囊性纤维化患者铜绿假单胞菌菌株中噬菌体防御系统流行率降低”,包含探究宿主相关环境与细菌抗病毒防御之间关系的数据。研究通过比较基因组学和防御系统基因的计算识别,并辅以噬菌体敏感性实验,比较来自囊性纤维化(CF)患者与环境菌株的铜绿假单胞菌分离株中噬菌体防御系统的丰度与多样性,以评估对CF肺部环境的长期适应如何影响细菌免疫。数据涵盖各纳入分析菌株的防御系统存在情况、表型及来源信息(来源 DOI 解析,Creative Commons Attribution 4.0 International 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2025。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集支持研究“囊性纤维化患者铜绿假单胞菌菌株中噬菌体防御系统流行率降低”,包含探究宿主相关环境与细菌抗病毒防御之间关系的数据。研究目的是比较来自囊性纤维化(CF)患者与环境菌株的铜绿假单胞菌分离株中噬菌体防御系统的丰度与多样性,以评估对CF肺部环境的长期适应如何影响细菌免疫。数据通过比较基因组学、防御系统基因的计算识别收集,并辅以噬菌体敏感性实验。该数据集包括分析中各纳入菌株的防御系统存在情况、表型及来源信息。

【主题与分类】

主题标签:Microbiology、Biological Sciences、Bacteria、Bacteriophage、CRISPR-Cas、Phage defense、Pseudomonas。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://data.4tu.nl/datasets/8e812dcb-94d8-4e31-a19d-9f9198504dc0

使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。

下载信息

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源站:https://doi.org/10.4121/8e812dcb-94d8-4e31-a19d-9f9198504dc0

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    • 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

该数据集支持研究“囊性纤维化患者铜绿假单胞菌菌株中噬菌体防御系统流行率降低”,并包含探讨宿主相关环境与细菌抗病毒防御之间关系的数据。研究目标是比较囊性纤维化(CF)患者来源的铜绿假单胞菌分离株与环境菌株中噬菌体防御系统的丰度和多样性,以评估对CF肺部环境的长期适应如何影响细菌免疫。数据通过比较基因组学和防御系统基因的计算识别收集,并辅以噬菌体敏感性的实验测定。该数据集包括分析中所纳入的各菌株的防御系统存在情况、表型及来源信息。

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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