囊性纤维化肺部感染来源的铜绿假单胞菌种群中脂多糖突变体与R2-绿脓菌素敏感变异体的高流行率

该数据集来自 search.dataone.org,聚焦囊性纤维化(CF)肺部慢性感染中的铜绿假单胞菌种群。源站描述指出,这类菌群具有遗传与表型多样性,对R-绿脓菌素(R-pyocin)的敏感性存在差异,可能与作为R-pyocin受体的脂多糖(LPS)变化有关

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基因组分类pseudomonas inR-pyocinPseudomonas aeruginosaR-type pyocinCystic fibrosispyocinsheterogeneityLipopolysaccharide
High prevalence of lipopolysaccharide mutants and R2-Pyocin susceptible variants in Pseudomonas aeruginosa populations sourced from cystic fibrosis lung infections

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

囊性纤维化肺部感染来源的铜绿假单胞菌种群中脂多糖突变体与R2-绿脓菌素敏感变异体的高流行率

High prevalence of lipopolysaccharide mutants and R2-Pyocin susceptible variants in Pseudomonas aeruginosa populations sourced from cystic fibrosis lung infections

该数据集来自 search.dataone.org,聚焦囊性纤维化(CF)肺部慢性感染中的铜绿假单胞菌种群。源站描述指出,这类菌群具有遗传与表型多样性,对R-绿脓菌素(R-pyocin)的敏感性存在差异,可能与作为R-pyocin受体的脂多糖(LPS)变化有关。数据可用于研究CF肺部感染中R-pyocin敏感菌株的出现频率、LPS突变与耐药/敏感表型的关联,以及细菌素作为抗菌药物的潜在应用(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):囊性纤维化(CF)肺部的慢性、高度耐抗生素感染导致发病率和死亡率不断上升。铜绿假单胞菌是常见的CF病原体,对多种抗生素表现出耐药性,加剧了抗菌药物耐药性(AMR)。这些细菌种群表现出遗传和表型多样性,但这种多样性如何影响对细菌素的敏感性尚不清楚。R-绿脓菌素,即由铜绿假单胞菌产生的细菌素,是类似噬菌体尾部的抗菌物质。R-绿脓菌素具有作为抗菌药物的潜力,然而近期研究表明,CF肺部感染内铜绿假单胞菌变异体的多样性导致对R-绿脓菌素的敏感性各不相同。这种变异可能与脂多糖(LPS)的变化有关,LPS充当R-绿脓菌素受体。目前,尚不清楚在慢性CF肺部感染中R-绿脓菌素敏感菌株的出现频率。

【主题与分类】

主题标签:pseudomonas in、R-pyocin、Pseudomonas aeruginosa、R-type pyocin、Cystic fibrosis、pyocins、heterogeneity、Lipopolysaccharide。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Affbf50f0a21d1d3438bc5748a9c8ef68db1d72c4597e9990ffc156f97fbbf9cb

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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

囊性纤维化(CF)肺部的慢性、高度耐药感染导致发病率和死亡率不断上升。铜绿假单胞菌是CF常见的病原体,对多种抗生素表现出耐药性,加剧了抗微生物药物耐药性(AMR)。这些细菌群体表现出遗传和表型多样性,但这种多样性如何影响其对细菌素的敏感性尚不清楚。R-绿脓菌素,即铜绿假单胞菌产生的细菌素,是类似噬菌体尾部的抗微生物物质。R-绿脓菌素具有作为抗微生物药物的潜力,然而,近期研究表明CF肺部感染中铜绿假单胞菌变体的多样性导致其对R-绿脓菌素的敏感性存在差异。这种差异可能与脂多糖(LPS)的变化有关,LPS充当R-绿脓菌素受体。目前,尚不清楚在慢性CF肺部感染中R-绿脓菌素敏感菌株的出现频率,尤其是考虑到这些菌株内部的异质性时。在本研究中,我们测试了R2-绿脓…

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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