尿液挥发组数据库
尿液在化合物组成上具有化学多样性，可让我们洞察来自食物、饮料、药物、环境污染物、内源性废物代谢物和细菌副产物的代谢分解产物
基本信息
资源简介
尿液挥发组数据库
Urinary volatilome database 是一个聚焦尿液挥发性化合物组成的专业数据库，由 Llambrich, Maria、Brezmes, Jesús 与 Cumeras, Raquel 共同完成，机构为 Zenodo，于 2022 年发布。该数据集在本站归类于内分泌、营养和代谢疾病 / 其他，来源站为 doi.org。尿液在化合物组成上具有化学多样性，可让我们洞察来自食物、饮料、药物、环境污染物、内源性废物代谢物和细菌副产物的代谢分解产物。该数据库系统整理了尿液挥发性组学的相关信息，旨在为无靶向分析提供首个专门的尿液挥发性化合物数据库，涵盖 841 种化合物，分属 80 个不同的化学类别，为代谢相关研究提供参考资源。
【数据集背景】
尿液在化合物组成上具有化学多样性，能够反映来自食物、饮料、药物、环境污染物、内源性废物代谢物以及细菌副产物的代谢分解产物。其中数百种属于挥发性化合物，然而此前其组成从未被详细提供，尿液挥发性组学无靶向分析所采用的方法学也未被系统阐述。该数据集正是在这一背景下建立，通过全面汇编文献，包括最新发表的研究报告，总结了尿液挥发性组学无靶向分析的关键要素，并讨论和比较了每个流程步骤的当前成果与局限。
【数据内容】
该数据库由 841 种化合物组成，这些化合物来自 80 个不同的化学类别。源站描述指出，这是首个专门的尿液挥发性化合物数据库。数据库内容涵盖从尿液处理到最终结果获得的全部信息，基于 34 项研究的检索整理。数据集包括的具体字段或结构细节，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集的信息来源于对文献的全面汇编，包括最新发表的研究报告。共检索到 34 项研究，从中获取了从尿液处理到最终结果的全部信息。来源站为 doi.org，机构为 Zenodo，发布时间为 2022 年。作者为 Llambrich, Maria、Brezmes, Jesús 和 Cumeras, Raquel。更具体的采集方法、样本来源或数据提取流程，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于尿液挥发性组学的无靶向分析研究，可帮助研究人员了解尿液挥发性化合物的组成及其化学类别分布。由于尿液可反映食物、饮料、药物、环境污染物、内源性废物代谢物和细菌副产物的代谢分解产物，该数据库可用于代谢相关研究，尤其是在内分泌、营养和代谢疾病领域。此外，该数据库也可为方法学比较提供参考，因为源站描述中讨论并比较了每个流程步骤的当前成果与局限。其他具体应用场景，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供具体的使用方法说明。该数据集以数据库形式呈现，包含 841 种化合物和 80 个化学类别，用户可依据自身研究需求进行查询或参考。关于访问方式、数据格式、检索接口或分析工具等细节，源站未提供。
【质量与限制】
该数据库基于 34 项研究的文献汇编，提供了首个专门的尿液挥发性化合物数据库，涵盖 841 种化合物、80 个化学类别。源站描述中讨论了当前成果与局限，但未具体列出该数据集本身的局限性。关于数据完整性、准确性、覆盖范围或更新频率等质量指标，源站未提供。
【引用与许可】
该数据集采用 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可。作者为 Llambrich, Maria、Brezmes, Jesús 和 Cumeras, Raquel，机构为 Zenodo，发布时间为 2022 年。引用时应遵循该许可要求，具体引用格式或推荐引用信息，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。
免登录有偿下载
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://doi.org/10.5281/zenodo.7385508
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:
数据集大小约 338.2 KB。
数据说明
尿液中的化合物化学多样性丰富，能让我们深入了解来自食物、饮品、药物、环境污染物、内源性废物代谢产物及细菌副产物的代谢分解产物。其中数百种为挥发性化合物；然而，其组成从未被详细提供，用于尿液挥发物组非靶向分析的方法学也未曾详述。在此，我们基于文献的综合汇编，包括最新发表的研究报告，总结了尿液挥发物组非靶向分析的关键要素。我们讨论并比较了每个处理步骤的当前成就与局限性。共找到34项研究，涵盖了从尿液处理到最终结果获取的所有信息。在此报告中，我们提供了首个专门的尿液挥发物组数据库，包含来自80个不同化学类别的841种化合物。该数据集包括了Llambrich M、Brezmes J、Cumeras R所著“生物医学应用中的非靶向尿液挥发物组：方法学与挥发物组数据库”中描述的研究方法概述。
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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