源自 EnteroBase cgMLST 谱的 Newick 树集合

集合包含 83 个不同输出,采用多种建树与聚类方法,并涉及不同规模的数据子集。每个数据集配有 README 文件,记录来源数据库、数据集日期、cgMLST 方案大小、子集构建方式及可用输出

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2026-10-07 更新
浏览 15
其他phylogenetic treesNewickcgMLSTEnteroBasegoeBURSTSalmonellaEscherichiaMycobacterium tuberculosis
Collection of Newick Trees Derived from EnteroBase cgMLST Profiles

基本信息

模态
其他
大小
0.072228704 GB
许可
Creative Commons Attribution 4.0 International
创建/更新时间
2026-10-07
版本
1.0

资源简介

源自 EnteroBase cgMLST 谱的 Newick 树集合

Collection of Newick Trees Derived from EnteroBase cgMLST Profiles

该数据集汇集了基于 EnteroBase 的 cgMLST 谱数据生成的 Newick 格式树与森林输出,覆盖 Salmonella、Escherichia 和 Mycobacterium tuberculosis。集合包含 83 个不同输出,采用多种建树与聚类方法,并涉及不同规模的数据子集。每个数据集配有 README 文件,记录来源数据库、数据集日期、cgMLST 方案大小、子集构建方式及可用输出。该数据集可为系统发育树的处理、分析与可视化实验提供稳定参考(来源 DOI 解析,Creative Commons Attribution 4.0 International 许可)。

【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):该数据集包含一组 Newick 格式的树与森林输出,这些输出由从 EnteroBase 获取的 Salmonella、Escherichia 和 Mycobacterium tuberculosis 的 cgMLST 谱数据生成。该集合包含 83 个不同的输出,使用多种建树和聚类方法生成,并跨越多个数据集规模。数据集专属的 README 文件记录了来源数据库、数据集日期、cgMLST 方案大小、子集构建以及可用输出。该数据集旨在为涉及系统发育树的处理、分析和可视化的实验提供稳定参考。

【主题与分类】

主题标签:phylogenetic trees、Newick、cgMLST、EnteroBase、goeBURST、Salmonella、Escherichia、Mycobacterium tuberculosis。本站分类:呼吸系统疾病/肺结核。

【获取与许可】

源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.23221270

使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。

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源站:https://doi.org/10.5281/zenodo.23221270

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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。

数据集大小约 72.2 MB。

数据说明

该数据集包含一系列以Newick格式表示的树和林输出,这些输出源自EnteroBase中沙门氏菌、埃希氏菌和结核分枝杆菌的cgMLST谱数据。数据集利用多种树构建和聚类方法,在多个不同规模的数据集上生成了83个独特的输出结果。每个数据集附带的README文件记录了源数据库、数据集日期、cgMLST方案规模、子集构建方式及可用的输出内容。此数据集旨在为涉及系统发育树的处理、分析和可视化实验提供一个稳定的参考基准。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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