wwydmanski/colorectal-carcinoma-microbiome-fengq|结直肠癌数据集|肠道微生物群数据集

该数据集包含156个来自结直肠腺瘤和癌患者以及健康对照者的粪便样本，这些样本通过宏基因组鸟枪法测序得到。数据集用于研究肠道微生物在结直肠癌发生中的作用，并可能对早期诊断和治疗策略的开发提供帮助。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 任务类别: 表格分类
• 标签: 微生物组, 表格, 肠道微生物
• 名称: Colorectal Carcinoma Feng Q 2015
• 大小类别: 样本数小于1000

数据集内容

• 样本类型: 156个粪便样本
• 样本来源: 结直肠腺瘤和癌患者及健康对照组
• 数据类型: 宏基因组shotgun测序

配置

• presence-absence
• CLR

使用示例

python dataset = load_dataset("wwydmanski/colorectal-carcinoma-microbiome-fengq", "presence-absence") train_dataset, test_dataset = dataset[train], dataset[test] X_train = np.array(train_dataset[values]) y_train = np.array(train_dataset[target])

X_test = np.array(test_dataset[values]) y_test = np.array(test_dataset[target])

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数据集介绍

构建方式

该数据集通过元基因组关联研究（MGWAS）构建，收集了156份来自结直肠腺瘤和癌患者以及健康对照者的粪便样本的元基因组测序数据。研究旨在揭示与结直肠癌相关的微生物基因、菌株和功能，通过对比分析不同组别的微生物组成，识别出与疾病相关的微生物特征。

特点

数据集具有显著的领域特异性，专注于肠道微生物群与结直肠癌之间的关系。其特点在于包含了丰富的微生物基因和菌株信息，通过两种配置方式（`presence-absence`和`CLR`）提供数据，便于进行多样化的分析。此外，数据集还揭示了红肉摄入与肠道微生物环境之间的潜在关联，为疾病预防和早期诊断提供了新的视角。

使用方法

使用该数据集时，用户可以通过加载数据集的`presence-absence`配置，获取训练和测试数据。具体操作包括将数据集分为训练集和测试集，并提取特征值和目标值进行模型训练和评估。通过这种方式，研究人员可以利用该数据集进行结直肠癌相关的微生物群分析，探索潜在的诊断和治疗策略。

背景与挑战

背景概述

结直肠癌（Colorectal Carcinoma）是一种常见于老年人的癌症，其发展过程通常从称为腺瘤的良性息肉开始。肠道微生物群被认为直接参与结直肠癌的发生。然而，与腺瘤或癌相关的肠道微生物的身份和功能能力尚未得到全面调查。Feng Q等人在2015年进行了一项宏基因组关联研究（MGWAS），分析了来自晚期腺瘤和癌患者以及健康个体的粪便样本，揭示了在各组中富集的微生物基因、菌株和功能。该研究还分析了潜在的风险因素，发现红肉的高摄入量相对于水果和蔬菜的摄入量可能与可能促进更具敌意的肠道环境的细菌的过度生长有关。这些发现表明，基于粪便微生物群的策略可能对结直肠腺瘤或癌的早期诊断和治疗有用。

当前挑战

该数据集面临的挑战包括：首先，肠道微生物群的复杂性和多样性使得数据分析变得复杂，需要先进的生物信息学工具和方法来解析。其次，样本的异质性，包括不同患者的饮食习惯、生活方式和遗传背景，可能导致数据中的噪声和偏差，影响模型的准确性。此外，数据集的规模相对较小（n<1K），可能限制了模型的泛化能力和统计显著性。最后，如何将微生物群数据与临床结果有效关联，以开发早期诊断和治疗策略，仍然是一个未解决的挑战。

常用场景

经典使用场景

在肠道微生物组研究领域，wwydmanski/colorectal-carcinoma-microbiome-fengq数据集被广泛用于探索结直肠癌与肠道微生物群之间的关联。该数据集通过分析来自结直肠腺瘤和癌患者以及健康对照组的粪便样本，揭示了微生物基因、菌株和功能在不同组别中的富集情况。这一研究有助于识别与结直肠癌发展相关的特定微生物特征，为疾病的早期诊断和治疗策略提供科学依据。

解决学术问题

该数据集解决了肠道微生物组与结直肠癌之间关联的学术研究问题。通过大规模的宏基因组关联研究（MGWAS），研究人员能够系统地分析肠道微生物群在结直肠癌发生中的作用，填补了该领域在微生物层面上的研究空白。这一发现不仅深化了对结直肠癌发病机制的理解，还为开发基于粪便微生物组的早期诊断工具和治疗策略提供了新的思路。

衍生相关工作

基于wwydmanski/colorectal-carcinoma-microbiome-fengq数据集，许多后续研究工作得以展开。例如，有研究利用该数据集开发了预测结直肠癌风险的机器学习模型，进一步验证了肠道微生物群在疾病诊断中的应用潜力。此外，该数据集还激发了对特定微生物菌株及其功能在结直肠癌发展中作用的研究，推动了肠道微生物组与癌症生物学交叉领域的深入探索。