用于大规模代谢表型研究的J-Resolved 1H NMR 1D投影数据集：血浆分析应用

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/metabolights_dataset/MTBLS540

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。

数据说明

基于1H核磁共振（NMR）光谱的代谢表型分析现已广泛应用于大规模流行病学研究。为减少一维1H NMR谱中的信号重叠，我们探索了二维J分解（JRES）1H NMR光谱在大规模表型分析研究中的应用。特别是，我们利用来自FGENTCARD队列的705份人类血浆样本，评估了二维JRES光谱的一维投影（pJRES）的使用，该投影为每个J耦合多重峰提供单一峰。基于对若干客观分析标准（光谱色散、大分子信号的衰减、与GC-MS代谢物的交叉光谱相关性、分析重现性和生物标志物发现潜力）的评估，我们得出结论，pJRES方法展现出适合在大规模分子流行病学工作流程中实施的特性。

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。