小鼠肺部微生物组对粉尘暴露的差异性响应

数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3A19c7ce141214c00787c48d1330799006c0a2bbb54c7875141bcda45deffe1342

标准获取流程：

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   • 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

吸入粉尘对健康影响显著且密切相关。随着干旱地区污染和气候变化的加剧，风流携带松散沉积物和粉尘，这有可能在整个区域内扩散有毒的地球化学和微生物负荷。当吸入的环境粉尘与宿主相关微生物组混合时，它们对宿主呼吸系统健康构成暴露风险。索尔顿海是加利福尼亚州最大的湖泊，正在萎缩，从而使附近社区暴露于干涸湖床粉尘之中。因此，我们在小鼠模型中分析索尔顿海粉尘暴露的影响，以关联肺部微生物群落与呼吸系统健康。我们使用环境舱使小鼠暴露于粉尘滤液或环境空气，并检查这些暴露对肺部微生物组的影响。我们发现肺部微生物组成因粉尘暴露而不同。此外，与暴露于环境空气的小鼠相比，粉尘引发了更多的中性粒细胞募集和免疫反应。

粉尘来源对组成的影响存在差异……，# 小鼠肺部微生物组对粉尘暴露的可变响应 数据集DOI：10.5061/dryad.95x69p8xh ## 数据与文件结构说明 这些数据是与小鼠肺部序列相关的元数据，来源于标记基因16S V3-V4区域的靶向扩增子测序。文件WIPD.bac.dat.meta_-_WIPD.bac.dat.meta.csv列出了所有ASV以及每个样本中的完整分类群列表。WIPD.bac.dat.meta有26个列标题。以下是列标题列表，包括数据集中每列数据含义的信息。PD代表Palm Desert，Wi代表Wister，这是两个采集粉尘的地点。 * SampleID = 标识样本的名称 * ASV_ID = ASV（即精确序列变异）识别码 * Kingdom = 界 * Phylum = 门 * Class = 纲 * Order = 目 * Family = 科 * Genus = 属 * Species = 种 * Count = 该ASV在样本中的reads数量

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。