数据集概述
本数据集为论文“Predicting antimicrobial resistance in Pseudomonas aeruginosa with machine learning-enabled molecular diagnostics”配套数据，包含铜绿假单胞菌菌株的耐药表型数据及基因表达、基因存在/缺失、单核苷酸多态性（SNPs）等分子特征数据，支持抗菌药物耐药性的机器学习预测研究。
文件详解
- Metadata.zip
- phenotypes.txt：表格文件，记录基于CLSI指南的二元耐药表型数据，行代表菌株，列对应不同药物；字段取值说明：耐药=1、敏感=0、缺失=中介耐药
- Features_gpa_exp_snps.zip
- genexp（基因表达表目录）
- genexp_feature_vect.npz：Numpy压缩格式的特征矩阵
- genexp_feature_list.txt：特征矩阵的列标签（特征）
- genexp_strains_list.txt：特征矩阵的行标签（菌株）
- gpa（基因存在/缺失表目录）
- gpa_feature_vect.npz：Numpy压缩格式的特征矩阵
- gpa_feature_list.txt：特征矩阵的列标签（特征）
- gpa_strains_list.txt：特征矩阵的行标签（菌株）
- snps（SNPs表目录）
- snps_feature_vect.npz：Numpy压缩格式的特征矩阵
- snps_feature_list.txt：特征矩阵的列标签（特征）
- snps_strains_list.txt：特征矩阵的行标签（菌株）
- REAME.md：说明文档（未提供预览内容）
适用场景
- 微生物耐药性研究：分析铜绿假单胞菌对不同抗菌药物的耐药机制
- 机器学习模型构建：基于分子特征预测细菌耐药表型的算法开发
- 分子诊断应用：探索抗菌药物耐药性快速检测的分子标记物
- 临床药学研究：为抗菌药物合理使用及耐药防控提供数据支持
