非严重烧伤诱导的持续性全身代谢表型提示损伤后持续炎症反应
该数据集来自 omicsdi.org，聚焦非严重烧伤（<15% 总体表面积）后的全身代谢变化。研究采集了成人非严重烧伤患者（n=35）入院时及 6 周随访的纵向血浆样本，并纳入非烧伤对照者（n=14）的横断面基线样本
基本信息
资源简介
非严重烧伤诱导的持续性全身代谢表型提示损伤后持续炎症反应
该数据集聚焦于非严重烧伤后机体在较长时间尺度上的系统性代谢改变，其英文名称为 Non-severe burns induce a prolonged systemic metabolic phenotype indicative of a sustained inflammatory response to injury。研究关注的核心问题是：即便烧伤程度未达到严重级别（即总体表面积小于15%），伤后是否仍会引发持续存在的全身代谢表型，并提示机体对创伤的炎症反应并未在短期内消退。数据集来源于 omicsdi.org，在本站被归类于内分泌、营养和代谢疾病 / 其他类别，主题标签为 Proteomics。整体而言，该数据集通过纵向与横断面对照相结合的设计，结合多平台代谢表型分析技术，为理解非严重烧伤后长期代谢与炎症关联提供了可用的数据资源。
【数据集背景】
烧伤在全球范围内是重要的创伤原因，不仅会造成显著的急性损伤，还可能增加慢性共病和疾病的发生率。然而，既往研究主要集中于严重损伤后的全身反应，文献中关于非严重损伤（总体表面积小于15%）所造成影响的报道较少。该数据集正是为阐明非严重烧伤的代谢后果而构建，试图填补这一研究空白，并检验非严重烧伤是否同样会诱导持久的系统性代谢表型，从而指示机体对创伤存在持续的炎症反应。
【数据内容】
该数据集包含来自成人的纵向与横断面血浆样本。具体而言，研究采集了因非严重烧伤入院就诊的成人患者（n=35）在入院时以及6周随访时的纵向血浆样本；同时，还采集了非烧伤对照参与者（n=14）的横断面基线样本。所有样本均接受了多平台代谢表型分析，使用的技术包括1H核磁共振波谱和液相色谱-质谱联用，用于定量112种脂蛋白和糖蛋白特征以及852种脂质种类。这些数据共同构成了一个可用于比较烧伤后不同时间点与对照之间代谢差异的资源。
【采集与来源】
样本来源为因非严重烧伤到医院就诊的成人患者以及非烧伤对照参与者。烧伤患者的样本采集具有纵向特征，分别在其入院时和6周随访时进行；对照参与者的样本则为横断面基线采集。样本类型为血浆。数据来源站为 omicsdi.org。关于样本采集的具体地点、伦理审批信息、样本处理流程的详细步骤等，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于研究非严重烧伤后的全身代谢变化，尤其是与持续炎症反应相关的代谢表型分析。潜在应用包括：比较烧伤患者入院时与6周随访时的代谢特征差异，识别可能持续存在的代谢标志物；将烧伤患者与未烧伤对照进行横断面比较，探索非严重烧伤相关的脂蛋白、糖蛋白及脂质种类变化；以及为内分泌、营养和代谢疾病领域中与创伤后代谢紊乱相关的研究提供数据支持。此外，由于涉及蛋白质组学主题标签，也可用于与蛋白质或代谢物相关的多组学整合分析场景。
【使用方法】
该数据集可基于其纵向血浆样本和横断面对照样本进行差异分析。使用者可按照时间点（入院时与6周随访）对烧伤患者样本进行配对或纵向比较，也可将烧伤患者样本与非烧伤对照样本进行组间比较。分析对象包括已定量的112种脂蛋白和糖蛋白特征以及852种脂质种类。由于数据来自1H核磁共振波谱和液相色谱-质谱联用两种平台，使用时需注意不同平台数据的整合与标准化。关于数据的具体格式、访问方式、下载途径及预处理步骤，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集的样本量相对有限，烧伤患者为n=35，非烧伤对照为n=14。研究设计包含纵向随访（6周）和横断面基线对照，但对照仅为单次横断面采样，可能限制对时间效应的因果推断。此外，研究聚焦于非严重烧伤（总体表面积小于15%），其结论不宜直接外推至严重烧伤或其他创伤类型。关于数据缺失情况、批次效应、技术重复、统计功效等具体质量指标，源站未提供。
【引用与许可】
该数据集的英文名称为 Non-severe burns induce a prolonged systemic metabolic phenotype indicative of a sustained inflammatory response to injury，来源站为 omicsdi.org。关于该数据集的正式引用格式、许可协议、使用条款及数据共享政策，源站未提供。
下载信息
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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。
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公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放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/massive/MSV000092486
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
在全球范围内，烧伤是导致损伤的重要原因，不仅可造成严重的急性创伤，还会增加慢性共病和疾病的发生率。迄今为止，研究主要集中于严重损伤的全身反应，文献中很少报道非严重损伤（烧伤总面积<15%；TBSA）的影响。为阐明非严重烧伤的代谢后果，我们采集了因非严重烧伤入院就诊的成年人（n=35）在入院时及6周随访时的纵向血浆样本。同时，还采集了非烧伤对照参与者（n=14）的横断面基线样本。样本通过1H核磁共振波谱和液相色谱-质谱联用的多平台代谢表型分析，定量了112种脂蛋白和糖蛋白特征以及来自20个亚类的852种脂质。多变量数据建模（正交偏最小二乘判别分析）显示，将基线对照与入院样本进行比较时，脂蛋白和脂质代谢发生了改变，且该表型特征在随访时持续存在。
单变量（Mann-Whitney U）检验和OPLS-DA分析表明，GlycB（p值<1.0e-4）、低密度脂蛋白-2亚组分（投影变量重要性得分；VIP>6.83e-1）和单酰甘油（20:4）（p值<1.0e-4）特异性升高，而循环抗炎高密度脂蛋白-4亚组分（VIP>7.75e-1）、磷脂酰胆碱、磷脂酰甘油、磷脂酰肌醇和磷脂酰丝氨酸降低。结果表明，即使在非严重烧伤病例中，也存在持续的系统性代谢表型。该表型提示一种急性炎症特征，且在损伤后持续存在，表明其对损伤部位以外的系统健康产生影响。这些表型包含与慢性
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
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