PRJNA1373172：啮齿动物肺组织宏基因组测序数据：Hantavirus感染与非感染对比
该数据集为啮齿动物肺组织的宏基因组测序原始序列数据，样本分为Hantavirus感染组与健康非感染对照组。研究对肺匀浆提取的总DNA进行测序，可无偏覆盖细菌、病毒、真菌和古菌等全部微生物基因组
基本信息
资源简介
PRJNA1373172：啮齿动物肺组织宏基因组测序数据：Hantavirus感染与非感染对比
该数据集为啮齿动物肺组织的宏基因组测序原始序列数据，样本分为Hantavirus感染组与健康非感染对照组。研究对肺匀浆提取的总DNA进行测序，可无偏覆盖细菌、病毒、真菌和古菌等全部微生物基因组。其核心目标在于考察Hantavirus感染对肺部微生物群落组成与功能的影响，并通过感染组与对照组的比较分析，为理解病毒感染与肺部微生物之间的相互关系提供原始数据基础。数据以原始序列读长形式提供，属于呼吸系统疾病领域的宏基因组研究资源。
【数据集背景】
本数据集来源于对啮齿动物肺组织样本的宏基因组测序研究，主要科学问题是Hantavirus感染如何影响肺部微生物群的组成与功能。研究设置了两个明确的分组用于比较分析：其一为Hantavirus感染组，肺组织取自经实验性感染某Hantavirus毒株的啮齿动物；其二为对照（非感染）组，肺组织取自健康、未感染的啮齿动物。通过这种感染与未感染的对照设计，研究者可以在同一实验框架下观察病毒感染状态下肺部微生物群落的潜在变化。
【数据内容】
数据内容为啮齿动物肺组织的宏基因组测序原始序列读长（Raw sequence reads）。测序对象为肺匀浆提取的总DNA，因此数据能够对样本中存在的全部微生物基因组进行无偏覆盖，涵盖细菌、病毒、真菌和古菌等类群。数据按感染组与对照组划分，便于开展组间比较。基于这些原始序列，可进行微生物多样性变化的分析、潜在致病性共感染的识别、新病毒的发现，以及微生物之间相互作用的探索。
【采集与来源】
样本来源于啮齿动物的肺组织。感染组样本取自经实验性感染Hantavirus毒株的个体，对照组样本取自健康、未感染的个体。肺组织经匀浆处理后提取总DNA并用于测序。数据来源站为ncbi.nlm.nih.gov，数据集英文名称为“PRJNA1373172: Metagenomic Sequencing Data from Lung Tissues of Rodents: Infected vs. Non-infected with Hantavirus”。主题标签为Raw sequence reads，本站分类归入呼吸系统疾病／其他。
【适用场景】
该数据适用于肺部微生物组研究的相关场景，包括比较Hantavirus感染与未感染状态下肺部微生物群落组成与功能的差异、分析微生物多样性的变化、识别潜在的致病性共感染、发现新的病毒，以及探索样本内微生物之间的相互作用。由于测序覆盖细菌、病毒、真菌和古菌，数据可用于跨类群的微生物群落分析，也可作为病毒发现与共感染筛查的原始数据基础。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1373172
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
该数据集包含源自啮齿动物肺组织样本的宏基因组测序数据。本研究的主要目的是探究汉坦病毒感染对肺部微生物群组成和功能的影响。样本分为两个不同的组进行比较分析：1. 汉坦病毒感染组：从实验性感染汉坦病毒株的啮齿动物中采集的肺组织。2. 对照组（未感染）：来自健康、未感染啮齿动物的肺组织。对肺匀浆提取的总DNA进行测序，能够对样本中存在的所有微生物基因组（细菌、病毒、真菌和古菌）进行全面、无偏倚的分析。该数据可用于分析微生物多样性的变化、识别潜在的致病性共感染、发现新病毒，以及探索感染期间宿主、汉坦病毒和常驻微生物组之间的相互作用。
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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