Prevotella stercorea 定义连接肠道微生物组与感染易感性的双重生态通路
该数据集来自冈比亚农村 IHAT-GUT 随机对照试验(NCT02941081),包含 633 名 6–35 月龄儿童的物种级肠道微生物组分类丰度数据、临床元数据、人体测量指标、炎症生物标志物及不良事件记录

基本信息
资源简介
Prevotella stercorea 定义连接肠道微生物组与感染易感性的双重生态通路
Prevotella stercorea defines dual ecological pathways linking the gut microbiome to infection susceptibility
该数据集来自冈比亚农村 IHAT-GUT 随机对照试验(NCT02941081),包含 633 名 6–35 月龄儿童的物种级肠道微生物组分类丰度数据、临床元数据、人体测量指标、炎症生物标志物及不良事件记录。研究假设 Prevotella stercorea 通过群落介导与物种自主两条生态通路降低感染风险,且后者受宿主免疫代谢储备(以 WAZ 衡量)调节。数据可用于探索肠道菌群与感染易感性之间的关联,并构建基于微生物组和宿主特征的预测模型(来源 DOI 解析)。
【数据集背景】
源站首次发布:2026。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):研究假设 我们假设 Prevotella stercorea——此前与冈比亚儿童感染风险降低相关——通过两条机制上不同的生态通路发挥保护作用:一条是通过微生物组丰富度和定植抵抗发挥作用的群落介导通路,另一条是不依赖群落结构的物种自主通路。我们进一步假设物种自主通路的表达受宿主免疫代谢储备调节,该储备以年龄别体重 z 评分(WAZ)操作化,并反映在宿主炎症表型中。数据所示 该数据集包含来自冈比亚农村 IHAT-GUT 随机对照试验(NCT02941081)中 633 名 6–35 月龄儿童的物种级肠道微生物组分类丰度数据、临床元数据、人体测量指标、炎症生物标志物及不良事件记录。
【主题与分类】
主题标签:Infectious Disease、Symbiosis、Immunity、Gut Microbiota。本站分类:呼吸系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/fr5p4cgc7j/2
下载信息
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源站:https://doi.org/10.17632/fr5p4cgc7j.2
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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
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- OpenDataLab:
数据集大小约 1.8 MB。
数据说明
研究假设 我们假设,先前在冈比亚儿童中与感染风险降低相关的Prevotella stercorea,通过两条机制上不同的生态途径发挥保护作用:一条是通过微生物组丰富度和定植抵抗发挥作用的群落介导途径,另一条是不依赖群落结构的物种自主途径。我们进一步假设,物种自主途径的表达受宿主免疫代谢储备的调节,该储备以年龄别体重z评分(WAZ)进行操作化衡量,并反映在宿主炎症表型中。数据所示 该数据集包含来自冈比亚农村地区IHAT-GUT随机对照试验(NCT02941081)中633名6–35月龄儿童的物种水平肠道微生物组分类丰度数据、临床元数据、人体测量指标、炎症生物标志物和不良事件记录。粪便样本在随访第1天、第15天和第85天采集。不良事件,包括急性呼吸道感染(ARI)、腹泻、发热和感染相关疾病,在113天内前瞻性记录。
系统性炎症生物标志物包括C反应蛋白(CRP)、α-1-酸性糖蛋白(AGP)和粪便钙卫蛋白。值得注意的发现是,P. stercorea在所有时间点均正向预测肠道微生物组丰富度,这与其在群落组装和定植抵抗中的作用一致。然而,其与急性呼吸道感染(ARI)频率降低的关联(IRR = 0.946,p = 0.002)在丰富度校正后保持不变,而丰富度本身与ARI无关,支持了一条独立于丰富度、物种自主的途径。相比之下,腹泻结局显示出方向一致的部分丰富度中介证据。一个共现的同属菌种P. copri尽管与丰富度具有相当的关联,但在联合模型中未保留独立的ARI关联,表明存在物种特异性。宿主背景会修饰这些关系:在WAZ较低的儿童中
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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公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




