血浆和尿液代谢组学与宏基因组学整合分析识别与冠心病相关的微生物代谢物数据

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5061/dryad.s8k81

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
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   • 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。

数据集大小约 2.94 GB。

数据说明

冠心病（CHD）是现代社会健康的首要风险因素，每年导致高死亡率。然而，迄今为止尚无可靠的冠心病早期诊断和预防方法。因此，亟需研究冠心病的发病机制并开发新型生物标志物。本研究应用代谢组学和宏基因组学技术，从59名冠心病患者和43名健康对照者的血浆和尿液中发掘新的生物标志物并追溯其来源。我们鉴定出GlcNAc-6-P具有良好的诊断能力，可作为冠心病的潜在生物标志物，此外还有甘露醇和15种血浆胆碱。这些鉴定出的代谢物与临床生化指标显示出显著相关性。同时，GlcNAc-6-P和甘露醇可能是来源于肠道微生物群的潜在代谢物。对肠道微生物与代谢物在物种和功能水平上的关联分析表明，Clostridium sp. HGF2与GlcNAc-6-P密切相关，Clostridium sp. HGF2、Streptococcus sp. M143、Streptococcus sp. M334与甘露醇密切相关。这些结果表明，冠心病患者存在显著的代谢异常和肠道微生物群失调。

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。