16S rRNA测序肠道菌群处理后数据
本数据集为16S rRNA基因测序处理后输出，用于肠道菌群群落分析，覆盖control、COPD与intervention三组
基本信息
资源简介
16S rRNA测序肠道菌群处理后数据
Processed gut microbiota data from 16S rRNA sequencing
本数据集为16S rRNA基因测序处理后输出，用于肠道菌群群落分析，覆盖control、COPD与intervention三组。文件包含OTU绝对计数表otu_table.absolute.csv，门、科、属、种水平的相对丰度表，以及样本分组元数据Group.csv，共6个文件。数据可用于微生物群落组成与结构分析、alpha多样性、beta多样性及差异丰度（如LEfSe）分析，支持相关研究的下游统计分析与图表生成的透明性与可重复性（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2026-01-05。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：该数据集包含用于肠道菌群群落分析的16S rRNA基因测序处理后输出，覆盖control、COPD和intervention组。文件包括OTU计数表（otu_table.absolute.csv）、门、科、属和种水平的相对丰度表，以及样本分组元数据（Group.csv）。这些数据支持相关研究中报告的微生物群落组成与结构、alpha多样性、beta多样性及差异丰度（如LEfSe）分析。提供该数据集旨在促进下游统计分析和图表生成的透明性与可重复性。
【数据结构与技术规格】
文件数 6 个，合计 113.17 KB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.30996985.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Microbial ecology。主题标签：gut microbiota、16S rRNA sequencing、COPD、microbial community、alpha diversity、beta diversity、relative abundance。本站分类：呼吸系统疾病/其他。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Microbial ecology。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Processed_gut_microbiota_data_from_16S_rRNA_sequencing/30996985
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Xiao, Guanhua (2026). Processed gut microbiota data from 16S rRNA sequencing. figshare. Dataset
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源站：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.30996985
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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
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据集大小约 113.2 KB。
数据说明
该数据集包含用于对照组、COPD组和干预组肠道菌群群落分析的16S rRNA基因测序处理后输出结果。文件包括OTU计数表（otu_table.absolute.csv）、门、科、属和种水平的相对丰度表，以及样本分组元数据（Group.csv）。这些数据支持相关研究中报告的微生物群落组成与结构、α多样性、β多样性及差异丰度（如LEfSe）分析。提供该数据集旨在促进下游统计分析和图表生成的透明性与可重复性。
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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