COPD患者与健康对照的下呼吸道微生物群

数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3A5705513e91292223624f8fbb5947e900c9dfea0daf706699ca5373dc8e2222b2

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者的下气道微生物群可能与健康个体的微生物群相比发生改变。关于微生物群如何受到吸烟、吸入性糖皮质激素（ICS）使用以及COPD严重程度影响的信息仍然匮乏。在MicroCOPD研究中，通过标准化问卷和临床测量在2012年至2015年间从单一中心获取了参与者特征。对97名COPD患者和97名对照者的保护性支气管肺泡灌洗样本使用Illumina MiSeq系统进行双端测序。数据在QIIME 2和R中进行分析。COPD患者的α多样性低于对照者（Pielou均匀度：COPD=0.76，对照=0.80，p=0.004；Shannon熵：COPD=3.98，对照=4.34，p=0.01）。β多样性仅在COPD队列中随吸烟而存在差异（加权UniFrac：置换方差分析R2=0.04，p=0.03）。九个属在COPD与对照之间丰度存在差异……，# COPD患者与健康对照者的下气道微生物群 #### 本注释由Solveig Tangedal撰写于2023年11月29日，并于2024年12月17日编辑。

我们已提交去标识化的参与者数据（元数据），格式为.xlsx和.txt（COPDvCMetadata.xlsx COPDvCMetadata.txt），所有ASV及符合差异丰度分析条件的ASV的扩增子测序变异（ASV）表，格式为qza（COPDvC_ASV.qza COPDvCAncomASV.qza），所有ASV的代表序列表，格式为qza（COPDvCRepSeq.qza），有根系统发育树，格式为qza（COPDvC_rootedtree.qza），分类学表，格式为qza（COPDvC_Taxonomy.qza），QIIME 2代码，格式为txt（COPDvsControl_Q2_code.txt），R代码，格式为RScript（COPDvControl_Rcommand.R），以及手稿摘要，格式为docx（ABSTRACT.docx）。MicroCOPD研究是一项大型研究，对超过3000份样本进行了扩增子（16S rRNA）测序，跨越30多个RUN。气道样本数量超过2500份，一项

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。