Duchenne 型肌营养不良症自然史研究中代谢生物标志物发现数据集

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5061/dryad.qg6q2

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据集大小约 5.32 GB。

数据说明

杜氏肌营养不良症（DMD）的血清代谢物谱分析可能有助于发现疾病进展和治疗反应的重要分子标志物。本研究采用液相色谱-质谱联用技术（LC-MS）对来自自然病史研究的51名DMD患者和22名年龄匹配的健康志愿者的血清样本进行了分析，旨在发现与DMD相关的新型循环血清代谢物。在调整年龄和研究地点，并考虑疾病状态与年龄之间的交互作用后，发现14种代谢物在DMD患者与健康对照组之间的水平存在显著差异（1%错误发现率）。水平升高的代谢物包括精氨酸、肌酸以及质荷比（m/z）为357和312的未知化合物，而水平降低的代谢物包括肌酐、雄激素衍生物及其他尚未鉴定的化合物。此外，肌酸与肌酐的比值与DMD患者的疾病进展显著相关。该比值在DMD患者中随年龄急剧上升，而在健康对照组中则随年龄下降。

总体而言，本研究揭示了有前景的代谢特征，这些特征未来可能有助于监测DMD疾病进展及对治疗的反应。

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。