慢性阻塞性肺疾病肠道菌群随CT确认的肺气肿状态变化

该数据集来自单中心病例对照研究,包含62名现吸烟或曾吸烟的COPD患者与49名对照者的粪便样本,对细菌16S-rRNA基因V3V4区进行测序,并依据胸部CT低衰减区定义肺气肿

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医学影像分类LachnospiraceaeEmphysemaCOPDMicrobiome
The gut microbiota in chronic obstructive pulmonary disease varies by CT-verified emphysema status

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

慢性阻塞性肺疾病肠道菌群随CT确认的肺气肿状态变化

The gut microbiota in chronic obstructive pulmonary disease varies by CT-verified emphysema status

该数据集来自单中心病例对照研究,包含62名现吸烟或曾吸烟的COPD患者与49名对照者的粪便样本,对细菌16S-rRNA基因V3V4区进行测序,并依据胸部CT低衰减区定义肺气肿。数据可用于比较COPD患者与健康对照的肠道菌群差异,分析菌群与肺气肿等COPD表型的关联,支持微生物组分类与关联分析(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):背景与目的:肠道菌群与慢性阻塞性肺疾病(COPD)表型的关联尚待充分研究。我们旨在比较COPD患者与健康对照的粪便样本,并将发现与常见COPD表型相关联。方法:单中心病例对照研究,纳入62名现吸烟和曾吸烟的COPD患者及49名对照。从粪便样本中提取DNA,并对细菌16S-rRNA基因的V3V4区进行测序。肺气肿依据胸部计算机断层扫描(CT thorax)在阈值-950和-910 Hounsfield单位下低衰减区分别≥/<10%来定义。微生物数据使用QIIME 2和R进行分析。结果:与健康对照相比,COPD中Veillonella属减少,而属于Clostridia纲的一个属增加。肺气肿与对照相比,Beta多样性指标Bray Curtis存在差异,且27

【主题与分类】

主题标签:Lachnospiraceae、Emphysema、COPD、Microbiome。本站分类:呼吸系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Ac5eb25984342745bcff1546eef761da7f210b0f1b91bc3f8683eed01d852cab7

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

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    • 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

背景与目的:肠道微生物群与慢性阻塞性肺疾病(COPD)表型之间的关联尚未得到充分探索。我们旨在比较COPD患者与健康对照者的粪便样本,并将发现与常见的COPD表型相关联。方法:单中心病例对照研究,纳入62名目前吸烟和既往吸烟的COPD患者及49名对照者。从粪便样本中提取DNA,并对细菌16S-rRNA基因的V3V4区域进行测序。肺气肿的定义基于胸部计算机断层扫描(胸部CT)低衰减区域,分别在-950和-910 Hounsfield单位的阈值下≥/<10%。微生物数据使用QIIME 2和R进行分析。结果:与健康对照者相比,COPD患者中韦荣球菌属减少,而属于梭菌纲的一个属增加。肺气肿患者与对照者之间的β多样性指标Bray Curtis存在差异,且肺气肿患者与对照者之间有27个属的丰度存在差异。其中9个属属于……,QIIME 2和R

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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