MTBLS16248：Phenomet 山羊乳与血浆 NMR 代谢组分析
从 50 只山羊采集乳和血浆样本，以表征其代谢组谱并识别与亚临床乳腺炎相关的潜在生物标志物。开展代谢组学分析，以研究亚临床乳腺炎山羊与健康对照动物之间的代谢差异，以及四个采样时间点上代谢谱的时间变化
基本信息
资源简介
MTBLS16248：Phenomet 山羊乳与血浆 NMR 代谢组分析
MTBLS16248（Phenomet - Milk and Plasma analysis (NMR)）是一个以山羊乳和血浆为样本、基于核磁共振（NMR）代谢组学分析的研究数据集，来源于 ebi.ac.uk。该研究从 50 只山羊采集乳与血浆样本，旨在表征其代谢组谱，并识别与亚临床乳腺炎相关的潜在生物标志物。研究通过代谢组学分析比较亚临床乳腺炎山羊与健康对照动物之间的代谢差异，同时考察四个采样时间点上代谢谱的时间变化，以期加深对亚临床乳腺炎相关代谢改变的理解，并为该病的检测筛选候选生物标志物。在分类上，该数据集归入内分泌、营养和代谢疾病 / 其他类别。
【数据集背景】
亚临床乳腺炎是影响乳用动物生产与健康的重要问题，其代谢层面的改变需要通过系统的代谢组学手段加以刻画。该数据集所对应的研究以山羊为对象，围绕亚临床乳腺炎展开，目标在于表征乳和血浆的代谢组谱，识别与亚临床乳腺炎相关的潜在生物标志物，并理解该病相关的代谢改变。研究同时关注代谢谱随时间的变化，设置了四个采样时间点，以捕捉代谢特征的动态过程。
【数据内容】
数据集的核心内容为山羊乳样本与血浆样本的代谢组学分析结果，分析技术为 NMR。样本来自 50 只山羊。研究内容涵盖两方面：一是亚临床乳腺炎山羊与健康对照动物之间的代谢差异比较；二是四个采样时间点上代谢谱的时间变化。数据集名称中的“Phenomet”与“Milk and Plasma analysis (NMR)”分别指向其所属研究背景与分析对象、方法。
【采集与来源】
样本为从 50 只山羊采集的乳和血浆。数据来源站为 ebi.ac.uk。样本采集覆盖四个采样时间点，用于支持代谢谱时间变化的分析。其余关于采集地点、采样规程、动物饲养与临床判定细节，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于与山羊亚临床乳腺炎相关的代谢组学研究，包括乳与血浆代谢组谱的表征、患病动物与健康对照之间代谢差异的分析、代谢谱随时间变化的研究，以及潜在生物标志物的识别与候选筛选。其 NMR 代谢组学数据也可用于代谢组学方法学比较与生物标志物发现流程的参考。具体应用范围以源站描述为限，源站未提供更多适用场景说明。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录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://ebi.ac.uk/metabolights/MTBLS16248
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
从50只山羊中采集乳汁和血浆样本，以表征其代谢组学特征并鉴定与隐性乳房炎相关的潜在生物标志物。通过代谢组学分析，研究隐性乳房炎山羊与健康对照动物之间的代谢差异，以及四个采样时间点代谢谱的时间变化。本研究旨在加深对隐性乳房炎相关代谢改变的理解，并鉴定用于山羊隐性乳房炎检测的候选生物标志物。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
