秘鲁利马San Juan de Lurigancho结核分枝杆菌分离株全基因组测序

该数据集包含2013至2021年间从秘鲁利马San Juan de Lurigancho区五家初级卫生保健中心收集的88株肺结核患者结核分枝杆菌临床分离株的全基因组测序数据,测序平台为Illumina MiSeq,包含原始双端测序读段及对应基因组组装

sra
浏览 8
基因组分类Genome sequencing and assembly
PRJNA1526309: WGS of Mycobacterium tuberculosis isolates from San Juan de Lurigancho, Lima, Peru

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

秘鲁利马San Juan de Lurigancho结核分枝杆菌分离株全基因组测序

该数据集包含2013至2021年间从秘鲁利马San Juan de Lurigancho区五家初级卫生保健中心收集的88株肺结核患者结核分枝杆菌临床分离株的全基因组测序数据,测序平台为Illumina MiSeq,包含原始双端测序读段及对应基因组组装。数据旨在刻画菌株谱系多样性、抗菌耐药基因组决定因素及菌株间基因组相关性,并可与利马大都会和Callao已发表基因组数据联合分析(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该BioProject包含来自2013年至2021年间在秘鲁利马San Juan de Lurigancho收集的88株肺结核患者结核分枝杆菌临床分离株的全基因组测序数据。我们从五家初级卫生保健中心的观察性研究中选取分离株,以涵盖时间、地理和耐药性多样性。我们在Illumina MiSeq平台上进行了全基因组测序。该数据集包括原始双端测序读段及相应的基因组组装,旨在刻画结核分枝杆菌谱系多样性、抗菌耐药性的基因组决定因素以及在该高结核病负担地区流行的菌株间的基因组相关性。我们还在利马大都会和Callao先前发表的结核分枝杆菌基因组数据集的背景下分析了这些基因组。

【主题与分类】

主题标签:Genome sequencing and assembly。本站分类:呼吸系统疾病/肺结核。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1526309

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

下载信息

注册下载

需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。

暂未开放

公开下载

无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。

免登录

有偿下载

公开数据集受托下载与技术交付服务。

提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)

暂未开放

当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1526309

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据说明

该BioProject包含2013年至2021年间从秘鲁利马圣胡安德卢里甘乔的肺结核患者中采集的88株结核分枝杆菌临床分离株的全基因组测序数据。我们从五家初级卫生保健中心的观察性研究中选取分离株,以涵盖时间、地理和耐药性多样性。我们在Illumina MiSeq平台上进行了全基因组测序。该数据集包括原始双端测序reads及相应的基因组组装结果,其生成目的是表征结核分枝杆菌谱系多样性、抗菌药物耐药性的基因组决定因素以及在该高结核病负担地区流行的菌株间的基因组相关性。我们还在已发表的利马大都会区和卡亚俄结核分枝杆菌基因组数据集的背景下对这些基因组进行了分析。

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。

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案