大口黑鲈感染LMBV不同时间点的转录组分析数据集
该数据集包含大口黑鲈感染LMBV（大口黑鲈病毒）后1、4、7和28天采集的头肾样本转录组分析结果，旨在探究宿主对强毒株LMBV在不同时间间隔的转录响应
基本信息
资源简介
大口黑鲈感染LMBV不同时间点的转录组分析数据集
PRJNA1098578 数据集聚焦于大口黑鲈（Largemouth Bass）在感染大口黑鲈病毒（LMBV）后的转录组分析。研究在感染后第1、4、7和28天采集头肾样本，通过转录组测序获取基因表达层面的响应信息，旨在探究宿主对LMBV强毒株在不同时间间隔的转录响应特征。该数据集属于泌尿生殖系统疾病/其他分类，主题标签为原始序列读段（Raw sequence reads），可为病毒与宿主互作、鱼类免疫应答及抗病机制研究提供基础数据。
【数据集背景】
大口黑鲈病毒（LMBV）是影响大口黑鲈养殖的重要病原，感染后宿主在转录水平上的动态变化是理解致病机制与免疫防御的关键。该数据集围绕LMBV强毒株感染展开，选择感染后1、4、7和28天四个时间点，覆盖感染早期至较后期阶段，用于观察宿主转录响应随时间的变化趋势。研究以头肾为采样组织，头肾是鱼类重要的免疫器官，其转录组信息有助于揭示感染过程中的免疫相关基因表达变化。
【数据内容】
数据集内容为大口黑鲈感染LMBV后头肾样本的转录组分析结果，数据类型为原始序列读段（Raw sequence reads）。样本采集时间点包括感染后第1天、第4天、第7天和第28天。源站描述表明，该研究旨在探索宿主对LMBV强毒株在不同时间间隔的转录响应。除上述时间点与组织信息外，源站未提供样本数量、测序平台、读段长度、数据量等具体技术参数。
【采集与来源】
该数据集来源于NCBI（ncbi.nlm.nih.gov），编号为PRJNA1098578。样本为大口黑鲈感染LMBV后的头肾组织，采集时间点为感染后1、4、7和28天。源站未提供采样地点、实验条件、感染剂量、对照设置等详细信息。
【适用场景】
该数据集适用于鱼类病毒学与免疫学研究，尤其是大口黑鲈感染LMBV后宿主转录响应的时间动态分析。可用于比较不同感染时间点的基因表达差异，筛选与免疫应答、炎症反应或抗病毒防御相关的候选基因；也可作为同类病毒-宿主互作研究的参考数据，支持转录组数据的再分析或整合分析。由于数据为原始序列读段，适合具备生物信息学分析能力的用户进行比对、定量与差异表达分析。
【使用方法】
使用该数据集时，通常需先获取原始序列读段，进行质量控制与过滤，随后比对到大口黑鲈参考基因组或转录组，完成表达定量与差异表达分析。分析设计可按感染后1、4、7和28天四个时间点进行分组比较，以观察转录响应的时间变化。具体分析流程、参考序列版本及参数设置需结合用户自身研究目的确定；源站未提供配套的分析流程或处理参数。
【质量与限制】
源站未提供该数据集的质量评估信息、测序深度、重复样本数量及数据完整性说明。由于仅包含头肾组织且时间点有限，数据所能反映的宿主响应范围受采样设计与组织类型限制。使用时应关注原始读段的质量控制结果，并结合实验背景谨慎解释差异表达结果。源站未提供其他限制说明。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用方式与许可信息。使用或再分析该数据时，应遵循NCBI相关数据使用政策，并建议查阅源站页面获取最新说明。
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/PRJNA1098578
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
该数据集包含大口黑鲈头肾样本的转录组分析结果，样本分别于感染LMBV（大口黑鲈病毒）后第1、4、7和28天采集。本研究旨在探究宿主在不同时间间隔对LMBV强毒株的转录反应。
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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