Aprosoff,Dyakov_2022_SLX4_BioID 数据集

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/massive/MSV000090338

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

该数据集包含18个原始质谱文件及相关的峰列表和结果文件，这些数据是在TripleTOF 6600质谱仪上以数据依赖采集模式获取的。样本由Camila Aprosoff和Vivian Chung制备。链霉亲和素亲和纯化、质谱数据采集及数据分析由Boris Dyakov完成。这些文件与Aprosoff等人提交发表的手稿相关，该手稿利用BioID技术鉴定了与SLX4相关的蛋白质。手稿中包含的AP-MS数据集已由Cassandra Wong（Gingras实验室）单独上传至MassIVE。Haley Wyatt是手稿的通讯作者（haley.wyatt@utoronto.ca）。关于此数据集的问题，请联系Anne-Claude Gingras（gingras@lunenfeld.ca）。

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。