基本信息

模态

其他

任务类型

分类

创建/更新时间

2026-10-22

资源简介

系统性红斑狼疮粪便代谢组学及潜在生物标志物

该数据集围绕系统性红斑狼疮（SLE）的粪便代谢组学研究展开，采用超高效液相色谱-质谱联用技术对SLE患者与健康对照的粪便样本进行代谢谱分析，旨在探索可用于SLE识别的潜在生物标志物。研究在两组之间识别出23种差异代谢物和5条受扰动通路，并进一步利用逻辑回归与ROC分析构建诊断模型，以区分SLE患者与健康对照。数据集主题聚焦于代谢组学，所属分类为内分泌、营养和代谢疾病下的其他类别，来源于omicsdi.org。整体而言，该数据集为自身免疫性疾病代谢层面的机制探索与生物标志物发现提供了可参考的代谢谱研究材料。

【数据集背景】

过去十年间，代谢组学在自身免疫性疾病研究中的作用持续扩展，成为快速发展的研究领域之一。然而，代谢组学对系统性红斑狼疮的病理生理影响仍缺乏充分阐明。正是在这一背景下，本数据集所依托的研究对SLE患者与健康对照的粪便样本进行代谢谱分析，以期弥补该方向上的认识不足，并探索SLE的潜在生物标志物。该数据集的主题标签为Metabolomics，所属分类为内分泌、营养和代谢疾病 / 其他。

【数据内容】

该数据集的核心内容为基于超高效液相色谱-质谱联用技术获得的粪便样本代谢谱分析结果。研究在SLE患者与健康对照两组之间识别出23种差异代谢物以及5条受扰动通路，涉及的扰动通路包括氨酰-tRNA生物合成、硫胺素代谢、氮代谢、色氨酸代谢和氰基氨基酸代谢。此外，研究还采用逻辑回归与ROC分析建立诊断模型，用于区分SLE患者与健康对照，并提及粪便PG 27:2与另一指标的组合模型。除上述内容外，源站未提供更细化的数据文件结构、样本量或代谢物完整列表等信息。

【采集与来源】

该数据集来源于omicsdi.org。其数据采集基于超高效液相色谱-质谱联用技术，分析对象为系统性红斑狼疮患者与健康对照的粪便样本。研究通过该技术平台获取代谢谱数据，并在此基础上开展差异代谢物识别、通路扰动分析以及诊断模型构建。关于样本采集地点、采集时间、伦理审批及具体样本数量等信息，源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于代谢组学相关研究，尤其是围绕系统性红斑狼疮的潜在生物标志物探索。其适用方向包括：基于粪便代谢谱的SLE与健康对照的差异分析、差异代谢物所涉及代谢通路的扰动研究，以及利用逻辑回归与ROC分析构建和评估SLE诊断模型等场景。该数据集所属分类为内分泌、营养和代谢疾病 / 其他，亦可为自身免疫性疾病代谢层面的相关研究提供参考。

【使用方法】

依据源站描述，该数据集的使用可围绕代谢谱分析流程展开：以超高效液相色谱-质谱联用获得的粪便代谢谱为基础，进行两组间差异代谢物识别与通路扰动分析；在此基础上，可采用逻辑回归与ROC分析建立区分SLE患者与健康对照的诊断模型，并评估组合模型的判别表现。关于数据的具体格式、预处理步骤及分析参数等操作细节，源站未提供。

【质量与限制】

该数据集所依托的研究给出了明确的差异代谢物数量与扰动通路数量，并通过逻辑回归与ROC分析建立了诊断模型，具备一定的分析基础。但需注意，源站描述在提及组合模型时内容不完整，未给出该模型的完整指标与结论；同时，样本量、数据规模、代谢物鉴定置信度及验证情况等信息源站未提供。因此，在复用该数据集时，应结合源站原始信息进一步核实相关细节。

【引用与许可】

关于该数据集的引用方式与许可条款，源站未提供。

原始链接

https://omicsdi.org/dataset/metabolights_dataset/MTBLS916

访问原始数据

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当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/metabolights_dataset/MTBLS916

标准获取流程：

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

数据说明

过去十年间，代谢组学在自身免疫性疾病研究中的作用日益凸显，但其对系统性红斑狼疮（SLE）的病理生理影响仍鲜有阐明。本研究基于超高效液相色谱-质谱联用技术，对SLE患者与健康对照者的粪便样本进行代谢谱分析，以探索SLE的潜在生物标志物。结果显示，两组间共鉴定出23种差异代谢物及5条受扰动通路，包括氨酰-tRNA生物合成、硫胺素代谢、氮代谢、色氨酸代谢及氰基氨基酸代谢。此外，采用逻辑回归与ROC分析建立了区分SLE患者与健康对照者的诊断模型。粪便PG 27:2与脯氨酸联合模型的ROC曲线下面积达0.846，具有良好的诊断效能。本研究分析了粪便代谢扰动与SLE发病机制之间的相关性。

总之，我们首先展示了SLE患者粪便的综合代谢谱，提示粪便代谢物可作为SLE潜在的无创生物标志物。

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