PRJNA1222487：生命早期肠道微生物组与湿疹及食物过敏的年龄特异性关联
肠道微生物组在早期免疫发育中发挥重要作用，微生物组成的差异已被发现与婴儿期湿疹和食物过敏等过敏性疾病相关。本研究采用shotgun metagenomic测序，检查三岁以下经医生确诊过敏性疾病儿童与无过敏对照儿童的肠道微生物组
基本信息
资源简介
PRJNA1222487：生命早期肠道微生物组与湿疹及食物过敏的年龄特异性关联
PRJNA1222487 数据集围绕生命早期肠道微生物组与过敏性疾病的关联展开，研究聚焦三岁以下儿童，采用鸟枪法宏基因组测序（shotgun metagenomic sequencing）对经医生确诊的湿疹和食物过敏儿童与无过敏对照儿童进行肠道微生物组比较。该数据集来源于 ebi.ac.uk，在本站归类为皮肤疾病 / 其他。其核心价值在于从微生物组成与功能层面刻画生命早期免疫发育过程中与过敏性疾病相关的差异，并揭示这些差异随年龄变化的特点，为理解肠道微生物组在早期过敏性疾病发生中的作用提供数据基础。
【数据集背景】
肠道微生物组在早期免疫发育中发挥重要作用，微生物组成的差异已被发现与婴儿期湿疹和食物过敏等过敏性疾病相关。该研究正是在这一背景下，针对三岁以下儿童群体，比较经医生确诊过敏性疾病儿童与无过敏对照儿童的肠道微生物组，以探索生命早期肠道微生物与过敏性疾病之间的联系。
【数据内容】
数据集英文名称为“PRJNA1222487: Age-specific Early-life Gut Microbiome Associations with Eczema and Food Allergies During Early Immune Development”。研究通过鸟枪法宏基因组测序获取儿童肠道微生物组数据，分析对象包括经医生确诊的过敏性疾病儿童与无过敏对照儿童。研究结果识别出具有年龄特异性的微生物与功能差异，这些差异在婴儿中期和幼儿期变得更加明显，支持肠道微生物组在早期过敏性疾病发展中的作用。除上述内容外，源站未提供更细化的样本数量、测序深度、物种分类单元或功能通路等具体信息。
【采集与来源】
该数据集来源站为 ebi.ac.uk。研究对象为三岁以下儿童，分组依据为是否经医生确诊患有过敏性疾病（湿疹和食物过敏），并设置无过敏对照。数据通过鸟枪法宏基因组测序获得。关于采样部位的具体操作、采样时间点分布、伦理审批与样本入库流程等细节，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于生命早期肠道微生物组与过敏性疾病关联研究，可用于比较过敏儿童与无过敏对照儿童在微生物组成和功能上的差异，考察这些差异随年龄（婴儿中期、幼儿期）变化的特征，也可为湿疹与食物过敏相关微生物标志物的探索性分析提供数据支持。涉及具体临床诊断标准、队列设计或统计模型的应用，源站未提供。
【使用方法】
使用该数据集时，可基于鸟枪法宏基因组测序数据开展微生物组成与功能层面的比较分析，并按年龄阶段分层考察过敏组与对照组之间的差异。具体的数据下载方式、文件格式、分析流程与参数设置，源站未提供。
【质量与限制】
源站描述显示研究采用鸟枪法宏基因组测序并设置无过敏对照，结果具有年龄特异性。但关于样本量、测序质量指标、批次效应、混杂因素控制以及结果的可推广性等信息，源站未提供，使用时应予以注意。
【引用与许可】
该数据集来源于 ebi.ac.uk，具体引用方式与许可条款源站未提供。
下载信息
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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。
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使用方式
数据集获取
源站：https://ebi.ac.uk/ena/browser/view/PRJNA1222487
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
肠道微生物组在早期免疫发育中发挥重要作用，其组成差异与婴儿期湿疹和食物过敏等过敏性疾病相关。本研究采用鸟枪法宏基因组测序技术，检测了三岁以下经医生确诊的过敏性疾病患儿与非过敏对照儿童的肠道微生物组。结果发现了具有年龄特异性的微生物及功能差异，这些差异在婴儿中期和幼儿期更为明显，支持肠道微生物组在早期过敏性疾病发生中的作用。
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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