基于LC-MS的血清代谢组学揭示脑梗死患者独特代谢特征
该数据集来自omicsdi.org，基于LC-MS血清代谢组学，比较脑梗死患者（n=10）与对照（n=10）。共鉴定3160种代谢物，两组类别分布不同：患者苯衍生物、有机酸和胆汁酸升高，氨基酸和甘油磷脂降低
基本信息
资源简介
基于LC-MS的血清代谢组学揭示脑梗死患者独特代谢特征
该数据集围绕脑梗死患者的血清代谢组学特征展开，采用LC-MS技术对脑梗死患者与健康对照进行比较分析。研究共纳入脑梗死患者10例和对照10例，共鉴定出3160种代谢物，并观察到两组之间代谢物类别分布存在明显差异。脑梗死患者表现为苯衍生物、有机酸和胆汁酸升高，而氨基酸和甘油磷脂降低。主成分分析（PCA）与正交偏最小二乘判别分析（OPLS-DA）均证实两组代谢谱可清晰分离，并进一步识别出329种差异代谢物。网络分析与富集分析提示，脂质代谢、氨基酸代谢、能量代谢以及炎症相关通路出现紊乱。这些结果揭示了脑梗死过程中显著的代谢重编程现象，并为疾病机制研究和潜在诊断标志物开发提供了线索。
【数据集背景】
脑梗死是一种常见的脑血管疾病，其发生发展涉及复杂的代谢改变。该数据集来源于omicsdi.org，旨在通过血清代谢组学手段，系统比较脑梗死患者与对照人群的代谢谱差异，从而揭示与疾病相关的代谢特征和潜在生物标志物。研究聚焦于内分泌、营养和代谢疾病领域中的代谢紊乱问题，主题标签为Metabolomics。
【数据内容】
该数据集的核心内容为基于LC-MS的血清代谢组学数据。研究共鉴定出3160种代谢物，并比较了脑梗死患者（n=10）与对照（n=10）之间的代谢物类别分布。结果显示，脑梗死患者中苯衍生物、有机酸和胆汁酸升高，而氨基酸和甘油磷脂降低。通过PCA和OPLS-DA分析，两组样本呈现清晰的代谢分离，并识别出329种差异代谢物。此外，网络与富集分析提示脂质、氨基酸、能量及炎症相关通路存在紊乱。
【采集与来源】
该数据集来自omicsdi.org。源站描述显示，研究应用血清代谢组学方法，对脑梗死患者与对照进行比较。样本数量为脑梗死患者10例、对照10例。检测技术为LC-MS。其余关于采集时间、地点、仪器型号、样本处理流程等信息，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于代谢组学相关研究，尤其是脑梗死代谢机制探索、潜在生物标志物筛选以及代谢通路分析。可用于比较脑梗死患者与对照的代谢谱差异，分析苯衍生物、有机酸、胆汁酸、氨基酸和甘油磷脂等代谢物类别的变化，并支持PCA、OPLS-DA、网络分析和富集分析等常见代谢组学数据处理方法。也可作为内分泌、营养和代谢疾病领域中代谢紊乱研究的参考数据。
【使用方法】
该数据集可通过omicsdi.org获取。使用时可基于LC-MS血清代谢组学数据，对脑梗死患者与对照进行代谢物定性和定量比较。常见分析包括代谢物类别分布比较、PCA和OPLS-DA判别分析、差异代谢物筛选（如329种差异代谢物）、网络分析以及通路富集分析。具体的数据格式、预处理步骤、归一化方法和分析参数，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集样本量较小，脑梗死患者和对照各10例，可能影响统计功效和结果的外推性。研究鉴定出3160种代谢物和329种差异代谢物，但代谢物注释的置信度、假阳性控制以及验证情况，源站未提供。此外，关于样本采集、储存、批次效应、缺失值处理和质量控制等信息，源站未提供。因此，使用该数据集时需谨慎解释结果，并注意其探索性研究性质。
【引用与许可】
该数据集的引用方式、许可协议、使用条款以及相关发表文献信息，源站未提供。
下载信息
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暂未开放公开下载
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://omicsdi.org/dataset/metabolights_dataset/MTBLS13031
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。
- OpenDataLab:
数据说明
本研究应用血清代谢组学方法，对脑梗死患者（n=10）与对照组（n=10）进行比较。共鉴定出3,160种代谢物，两组间代谢物类别分布存在明显差异。脑梗死患者表现为苯衍生物、有机酸和胆汁酸升高，而氨基酸和甘油磷脂降低。PCA和OPLS-DA证实了明显的代谢分离，并鉴定出329种差异代谢物。网络分析和富集分析表明，脂质、氨基酸、能量及炎症相关通路均存在紊乱。这些发现揭示了脑梗死中显著的代谢重编程，并为疾病机制和诊断提供了潜在的生物标志物。
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
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