妊娠期糖尿病OGTT动态多组学图谱：代谢应答受损、脂质结构重塑与环境暴露关联

数据集获取

源站：https://doi.org/10.57760/sciencedb.44304

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数据说明

该数据集呈现了一个整合性多组学资源，对妊娠期糖尿病（GDM）孕妇及匹配的正常血糖对照者在75 g口服葡萄糖耐量试验（OGTT）过程中的母体血浆进行了 profiling。血浆于空腹（0 h）及葡萄糖负荷后1 h和2 h采样，并采用非靶向液相色谱-质谱联用（LC-MS）在正离子和负离子两种电离模式下进行分析。原始数据由732个mzXML文件组成，组织为两个分子层：代谢组/暴露组层（374个文件：187个正离子 + 187个负离子），由两个组学共享；以及独立采集的脂质组层（358个文件：183个正离子 + 175个负离子）。处理后特征矩阵包括：一个含1,322个特征的代谢组表，附代谢物名称和KEGG ID（omics_metabolome.csv；560个正离子 + 762个负离子，经PQN归一化）；一个258种化学物质的暴露组矩阵（omics_exposome.csv）；以及一个含2,207种脂质物种、附类别注释的矩阵（omics_lipidome.csv；159份临床样本）。

每个组学层各有一份样本元数据表（371行），将原始与统一后的mzXML文件名、分组（GDM/对照/QC）、患者标识符、OGTT时间点及组学层相互关联。该队列由84例GDM妊娠和84例健康对照组成，每位受试者最多贡献三个OGTT时间点（共168份临床样本），另加19份混合质控样本。该数据集可支持葡萄糖负荷代谢动力学、GDM病理生理学、妊娠期环境污染物暴露以及整合性多组学生物标志物发现等研究。

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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