血液恶性肿瘤合并下呼吸道感染儿童的肺部微生物组

数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3Acec3fe9fac4be21fce837f7ed0409ccf4a65761b3c68ecd90bd4c47cf5de278d

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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

背景：呼吸道感染性并发症仍是血液系统恶性肿瘤患儿发病和死亡的主要原因。关于上述患儿肺部微生物组的知识有限。方法：开展了一项前瞻性队列研究，纳入16例合并中重度下呼吸道感染（LRTIs）的血液系统恶性肿瘤患儿，与21例年龄、性别、体重、感染严重程度相匹配且无基础恶性肿瘤的LRTIs患儿进行对照，评估不同组别支气管肺泡灌洗液样本中的肺部微生物组。结果：血液系统恶性肿瘤合并LRTIs患儿的肺部微生物组显示α和β多样性明显降低，感染性疾病：细菌/寄生虫、耐药性：抗菌药物及人类致病性方面的微生物功能较对照组增加，厚壁菌门、拟杆菌门、放线菌门比例显著降低，变形菌门在……处增加

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。