正常与炎症人类皮肤中的噬菌体组
该数据集来自 search.dataone.org,聚焦正常与炎症人类皮肤中的噬菌体组。研究基于健康个体与特应性皮炎患者的皮肤拭子鸟枪法宏基因组数据,覆盖病毒与细菌群落组成信息

基本信息
资源简介
正常与炎症人类皮肤中的噬菌体组
The phageome in normal and inflamed human skin
该数据集来自 search.dataone.org,聚焦正常与炎症人类皮肤中的噬菌体组。研究基于健康个体与特应性皮炎患者的皮肤拭子鸟枪法宏基因组数据,覆盖病毒与细菌群落组成信息。数据可用于比较正常与炎症皮肤中噬菌体组的差异,分析病毒宏基因组组装基因组与疾病状态的关联,并探索病毒与细菌群落变化在皮肤病理中的潜在作用(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):皮肤微生物群失调驱动特应性皮炎(AD)的进展。噬菌体对正常和炎症皮肤中细菌群落组成的贡献尚不清楚。利用来自健康个体和AD患者皮肤拭子的鸟枪法宏基因组学,我们发现了13586个潜在的病毒连续DNA序列,这些序列可组合成164个推定的病毒基因组,包括133个推定的噬菌体。病毒宏基因组组装基因组(vMAGs)的Shannon多样性指数与AD不相关。我们总共鉴定了28个在正常皮肤和AD皮肤之间存在显著差异的vMAGs。对三个完整vMAGs的qPCR验证揭示了它们独立于宿主细菌丰度。我们的数据表明,正常和炎症皮肤 harbors 不同的噬菌体组,并提示病毒和细菌群落变化之间的关系可能是皮肤病理的驱动因素。
【主题与分类】
主题标签:Skin、Bacteriophages、Atopic dermatitis、Metagenomics。本站分类:皮肤疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Ac8b265bfe7fb16423258ff1053ac40cd4761a8e0a45d282eaa072f5140ae1cad
使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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- OpenDataLab:
数据说明
皮肤微生物群失调驱动特应性皮炎(AD)的进展。噬菌体对正常皮肤和炎症皮肤中细菌群落组成的贡献尚不清楚。利用对健康个体和AD患者皮肤拭子的鸟枪法宏基因组学,我们发现了13586个潜在的病毒连续DNA序列,这些序列可组合成164个推定病毒基因组,包括133个推定噬菌体。病毒宏基因组组装基因组(vMAGs)的Shannon多样性指数与AD无相关性。我们总共鉴定出28个在正常皮肤和AD皮肤之间存在显著差异的vMAGs。对三个完整vMAGs的qPCR验证显示其独立于宿主细菌丰度。我们的数据表明,正常皮肤和炎症皮肤具有不同的噬菌体组,并提示病毒和细菌群落变化之间的因果关系是皮肤病理的驱动因素。样本采集于2020年至2022年间。每位参与者在肘部腹侧5x5 cm区域采集两个皮肤拭子,DNA使用QIAmp DNA Microbiome Kit(Qiagen,德国)并经过一些方案修改进行分离。
简言之,棉签(Raucotupf,AT)在采样皮肤前先用无菌生理盐水(0.9% NaCl,Braun,GER)预湿。两根棉签均在装有1 ml PBS和0.5 ml真核细胞裂解缓冲液的Eppendorf管中旋转,该缓冲液可裂解人体细胞,但不损伤细菌和病毒。样品在室温下旋转2小时,随后进行核酸酶处理以去除真核细胞裂解所释放的人源DNA。所有后续步骤均按制造商方案进行。分离的DNA提交至联合微生物组设施进行文库制备和宏基因组鸟枪法测序。简言之,提取的DNA经酶促片段化,随后通过接头和索引连接制备文库……分析代码可在GitHub获取:https://github.com/Mwielscher/AD_phageDi
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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