PRJNA716352：年龄与烧伤对人肠道微生物组的影响
本研究评估了成年烧伤受试者的粪便微生物组。主题标签：烧伤、肠道微生物组、粪便微生物、年龄因素、创伤与损伤。本站分类：创伤与损伤/烧伤
基本信息
资源简介
PRJNA716352：年龄与烧伤对人肠道微生物组的影响
PRJNA716352 是一项聚焦“年龄与烧伤对人肠道微生物组影响”的研究数据集，收录于本站“创伤与损伤 / 烧伤”分类，来源站为 ebi.ac.uk。源站对该研究的描述为：本研究评估了成年烧伤受试者的粪便微生物组。数据集围绕烧伤这一创伤类型，将肠道微生物组作为观察对象，同时纳入年龄因素作为研究变量，主题标签涵盖烧伤、肠道微生物、肠道微生物组、年龄因素以及创伤与损伤。整体而言，该数据集提供了从粪便微生物角度考察成年烧伤人群肠道微生态的研究材料，可供关注烧伤后肠道菌群变化及年龄相关差异的研究者参考使用。
【数据集背景】
烧伤是一种常见的创伤与损伤类型，机体在烧伤后往往伴随多方面的生理改变。肠道微生物组作为人体微生态系统的重要组成部分，其组成与状态受到多种因素影响。该数据集对应的研究以成年烧伤受试者为对象，评估其粪便微生物组，并将年龄因素纳入考察范围，试图从肠道微生物层面理解烧伤与年龄对肠道微生态的影响。数据集在本站归入“创伤与损伤 / 烧伤”分类，与其研究主题一致。
【数据内容】
该数据集的主题标签包括烧伤、肠道微生物组、粪便微生物、年龄因素、创伤与损伤。源站描述表明，研究评估的是成年烧伤受试者的粪便微生物组，因此数据内容围绕粪便微生物组展开，涉及烧伤受试者与年龄因素两个核心维度。关于具体的样本数量、测序平台、微生物分类单元、数据文件格式与规模等细节，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集的来源站为 ebi.ac.uk，数据集英文名称为 PRJNA716352: Effects of Age and Burns on Human Gut Microbiome。源站描述指出，本研究评估了成年烧伤受试者的粪便微生物组。关于样本采集地点、采集时间、受试者招募方式、伦理审批信息以及具体实验流程，源站未提供。
【适用场景】
基于现有信息，该数据集适用于与烧伤相关的肠道微生物组研究场景，尤其是关注成年烧伤受试者粪便微生物组的研究，以及将年龄因素纳入分析的肠道微生态比较研究。它也可作为创伤与损伤领域中烧伤方向的数据资源，用于了解该研究方向的数据组织方式。关于更具体的适用分析类型或下游应用，源站未提供。
【使用方法】
该数据集可通过来源站 ebi.ac.uk 获取，具体访问路径与下载方式以源站为准。关于数据文件的组织方式、预处理步骤、分析流程与推荐工具，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集聚焦成年烧伤受试者的粪便微生物组，并涉及年龄因素，其研究范围具有明确的限定性。关于样本量、数据完整性、测序质量、批次效应以及潜在偏倚等质量相关信息，源站未提供。使用时应结合源站信息自行评估数据的适用性。
【引用与许可】
该数据集的来源站为 ebi.ac.uk，英文名称为 PRJNA716352: Effects of Age and Burns on Human Gut Microbiome。关于引用方式、许可条款与使用限制，源站未提供。
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://ebi.ac.uk/ena/browser/view/PRJNA716352
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
This study evaluated the fecal microbiome in adult subjects with burns
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
