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创建/更新时间

2026-10-17

资源简介

MS2LDA+论文临床队列正离子模式碎片化数据上传

该数据集为MS2LDA+论文相关临床队列的正离子模式碎片化数据，来源于omicsdi.org，归类于免疫系统疾病下的普通变异型免疫缺陷病。数据集英文名称为“Upload positive ionisation mode fragmentation data of clinical cohort from MS2LDA+ paper”。源站描述表明，样本为人体尿液样本，采用pHILIC LC-MS/MS与LC-MS在正离子模式下进行测量；这些尿液样本来自一个预期可发现大量异源物质的临床队列，并用于MS2LDA子结构发现，以寻找代谢组学的构建模块。主题标签包括Other与Multiomics。以下依据可获得的信息对该数据集作进一步介绍。

【数据集背景】

该数据集与MS2LDA+论文相关，其核心用途是支持MS2LDA子结构发现研究。MS2LDA是一种面向代谢组学数据的分析方法，旨在从质谱碎片化数据中识别可重复的子结构模式，即所谓代谢组学的构建模块。该数据集所涉及的临床队列被预期含有大量异源物质，这使其成为考察子结构发现方法在复杂生物样本中表现的合适材料。数据集在分类上归属于免疫系统疾病下的普通变异型免疫缺陷病，主题标签涵盖Other与Multiomics，反映出其与多组学研究的关联。

【数据内容】

数据内容为临床队列样本在正离子模式下的碎片化数据。样本类型为人体尿液。测量涉及pHILIC LC-MS/MS与LC-MS两种方式，且均在正离子模式下进行。源站描述强调，这些数据用于MS2LDA子结构发现，以寻找代谢组学的构建模块。关于数据的具体文件构成、样本数量、谱图数量、代谢物注释信息等细节，源站未提供。

【采集与来源】

数据来源于omicsdi.org。样本为人体尿液样本，来自一个临床队列，该队列被预期可发现大量异源物质。测量采用pHILIC LC-MS/MS与LC-MS，正离子模式。关于队列的具体规模、采样地点、采样时间、伦理审批信息以及仪器型号等，源站未提供。

【适用场景】

基于现有信息，该数据集适用于与MS2LDA子结构发现相关的方法研究与验证，尤其适合考察在预期富含异源物质的人体尿液样本中识别代谢组学构建模块的效果。其正离子模式碎片化数据可用于质谱碎片化数据的分析流程测试。由于主题标签涉及Multiomics，该数据集也可能在多组学研究的语境下被参考使用。关于其他具体应用场景，源站未提供。

【使用方法】

源站描述指出，这些样本被用于MS2LDA子结构发现。因此，使用者可围绕MS2LDA分析流程对该正离子模式碎片化数据进行处理，以探索子结构模式。关于数据下载方式、文件格式、预处理步骤、参数设置及软件版本等操作细节，源站未提供。

【质量与限制】

现有信息仅表明样本来自临床队列、采用pHILIC LC-MS/MS与LC-MS正离子模式测量，并用于MS2LDA子结构发现。关于数据质量评估指标、缺失值情况、批次效应、样本代表性及潜在偏差等，源站未提供。使用者应注意，该数据集仅涵盖正离子模式，未提及负离子模式或其他测量模式的数据。

【引用与许可】

关于该数据集的引用方式与许可条款，源站未提供。

原始链接

https://omicsdi.org/dataset/massive/MSV000083526

访问原始数据

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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/MSV000083526

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。

数据说明

使用pHILIC LC-MS/MS和正离子模式下的LC-MS对人尿液样本进行检测。尿液样本来自临床队列，我们预期其中含有大量外源性物质。这些样本用于MS2LDA子结构发现，以寻找代谢组学的构建模块。

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