多溶原性放大细菌病原体体内竞争力

该数据集来自 search.dataone.org,围绕铜绿假单胞菌 Liverpool Epidemic Strain 在囊性纤维化肺部感染中的噬菌体携带问题展开

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基因组Liverpool epidemic strainpolylysogenyapparent competitionTemperate phage
Polylysogeny magnifies competitiveness of a bacterial pathogen in vivo

基本信息

模态
基因组
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

多溶原性放大细菌病原体体内竞争力

Polylysogeny magnifies competitiveness of a bacterial pathogen in vivo

该数据集来自 search.dataone.org,围绕铜绿假单胞菌 Liverpool Epidemic Strain 在囊性纤维化肺部感染中的噬菌体携带问题展开。研究利用昆虫感染模型,实验探究两种温和噬菌体在体内的作用,发现单菌感染时噬菌体携带不带来收益,而混合感染中噬菌体通过介导细菌间竞争赋予大幅适合度优势。数据可用于理解多溶原性对细菌病原体体内竞争力的影响(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):下一代测序的兴起正在揭示微生物群落中温和噬菌体的隐藏多样性。虽然其中少数噬菌体已被充分表征,但对绝大多数噬菌体而言,噬菌体携带尤其是多噬菌体携带的作用仍知之甚少。铜绿假单胞菌 Liverpool Epidemic Strain 是囊性纤维化肺部感染中的一种侵袭性病原体,最近被发现其基因组内含有若干独特的原噬菌体。在此,我们利用昆虫感染模型,在体内实验研究其中两种噬菌体的作用。我们发现,虽然在单细菌感染中噬菌体携带不带来任何收益,但噬菌体在混合感染中通过介导细菌-细菌竞争赋予很大的适合度优势。两种噬菌体之间的差异似乎与以下速率有关:

【主题与分类】

主题标签:Liverpool epidemic strain、polylysogeny、apparent competition、Temperate phage。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%3Aa5627899d7a3d0bac62ce20ae96a718148c3454fb1fd7c0f073e2faf45bbbdf0

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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源站:https://search.dataone.org/view/sha256%3Aa5627899d7a3d0bac62ce20ae96a718148c3454fb1fd7c0f073e2faf45bbbdf0

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    • 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

下一代测序技术的兴起正揭示出微生物群落中温带噬菌体隐藏的多样性。尽管其中少数噬菌体已得到充分表征,但对于绝大多数噬菌体而言,噬菌体携带的作用,尤其是多重噬菌体携带的作用,仍知之甚少。铜绿假单胞菌利物浦流行株是囊性纤维化肺部感染中的一种侵袭性病原体,最近发现其基因组中含有若干独特的原噬菌体。在此,我们利用昆虫感染模型,在体内实验研究了其中两种噬菌体的作用。我们发现,虽然在单一细菌感染中噬菌体携带并未带来益处,但在混合感染中,噬菌体通过介导细菌间的竞争赋予了很大的适合度优势。两种噬菌体之间的差异似乎与竞争者获得噬菌体的速率相关,因而也与抗性相关。然而,这种优势在……中最为显著。

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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