多组学分析揭示预测儿童原发性免疫性血小板减少症慢性化的性别分层生物标志物
该数据集来自 omicsdi.org，聚焦儿童原发性免疫性血小板减少症（ITP）慢性化的性别分层多组学预测研究。研究纳入 67 例初诊 ITP 患儿与 40 例健康对照，随访至少一年后按性别和疾病进展分组，并从各亚组随机选取 3 份外周血样本进行蛋白质组与代谢组分析
基本信息
资源简介
多组学分析揭示预测儿童原发性免疫性血小板减少症慢性化的性别分层生物标志物
该数据集来自 omicsdi.org，聚焦儿童原发性免疫性血小板减少症（ITP）慢性化的性别分层多组学预测研究。研究纳入 67 例初诊 ITP 患儿与 40 例健康对照，随访至少一年后按性别和疾病进展分组，并从各亚组随机选取 3 份外周血样本进行蛋白质组与代谢组分析。数据集英文名称为 Multi-Omics Profiling Reveals Sex-Stratified Biomarkers Predicting Chronicity in Pediatric Primary Immune Thrombocytopenia，主题标签为 Metabolomics，本站分类归入免疫系统疾病 / 其他。整体而言，该数据集围绕性别分层的多组学整合分析策略，用于预测儿童 ITP 的慢性化转归，并提供相应的血浆样本蛋白质组与代谢组 profiling 数据。
【数据集背景】
原发性免疫性血小板减少症（ITP）是一种以获得性自身免疫性出血性疾病为特征的疾病，表现为血小板计数降低。该研究提出并验证了一种性别分层的多组学整合分析策略，用于预测儿童 ITP 的慢性化。研究设计为非干预性、前瞻性观察性队列。这一背景决定了数据集的核心目标：在儿童 ITP 人群中，按性别分层探索可预测疾病慢性化的生物标志物。
【数据内容】
数据集包含来自 67 例初诊 ITP 患儿和 40 例健康对照的血浆样本相关数据。参与者在至少一年的规律随访后，按性别和疾病进展进行分类。男性队列包括慢性 ITP、非慢性 ITP 和健康对照；女性队列包括慢性 ITP、非慢性 ITP 和健康对照。从每个亚组中随机选取 3 份外周血样本进行蛋白质组和代谢组 profiling。主题标签为 Metabolomics，表明代谢组学是该数据集的重要组成维度之一。源站描述在“The biomar”处截断，未提供完整的生物标志物结果信息。
【采集与来源】
数据来源于 omicsdi.org。样本类型为血浆，采集对象为初诊 ITP 患儿及健康对照。研究采用非干预性、前瞻性观察性队列设计，随访时间至少一年，随后依据性别和疾病进展进行分组。各组学 profiling 所用外周血样本是从每个亚组中随机选取的 3 份。源站未提供具体的采样时间点、采样中心、样本处理流程及组学平台型号等信息。
【适用场景】
该数据集适用于儿童原发性免疫性血小板减少症慢性化预测相关的研究场景，尤其是性别分层多组学整合分析策略的验证与应用。可用于探索蛋白质组与代谢组数据在区分慢性 ITP、非慢性 ITP 与健康对照中的潜在价值，也可用于支持按性别分层开展生物标志物发现研究。此外，该数据集可为观察性队列研究中的多组学数据整合方法提供参考。源站未提供其他具体适用场景。
【使用方法】
源站未提供具体的数据访问方式、文件格式、数据组织结构或分析流程说明。使用者需依据 omicsdi.org 源站提供的信息获取数据。源站未提供预处理步骤、标准化方法或推荐分析工具等细节。
【质量与限制】
该研究为单一时点的多组学 profiling 设计，每个亚组仅随机选取 3 份外周血样本进行蛋白质组和代谢组分析，样本量较小。源站描述在生物标志物部分截断，未提供完整的标志物列表、统计效能或验证结果。源站未提供数据缺失情况、批次效应控制、质量控制指标或独立验证队列等信息。使用时应结合源站原始记录评估数据适用性。
【引用与许可】
源站未提供引用格式、许可协议或数据使用条款等信息。
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。
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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/metabolights_dataset/MTBLS12920
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
原发性免疫性血小板减少症（ITP）被认为是一种以血小板计数减少为特征的获得性自身免疫性出血性疾病。本研究提出并验证了一种按性别分层多组学整合分析策略在预测儿童ITP慢性化方面的效能。本研究设计为非干预性、前瞻性观察性队列研究。收集了67例初诊ITP患儿及40例健康对照者的血浆样本。经过至少一年的规律随访后，参与者按性别和疾病进展进行分类。男性队列包括慢性ITP、非慢性ITP和健康对照；女性队列包括慢性ITP、非慢性ITP和健康对照。从每个亚组中随机选取三份外周血样本进行蛋白质组学和代谢组学分析。在每个性别组内，鉴定了在ITP vs. 健康对照以及慢性 vs. 非慢性比较中均呈差异表达的生物标志物，同时展示了性别特异性差异表达模式。
采用Pearson相关系数对整合组学数据进行分析（阈值：|r| > 0.8，p< 0.05）。随后，在验证队列中通过酶联免疫吸附试验对候选生物标志物进行验证。进一步利用多变量逻辑回归分析确定独立预测变量。此外，通过受试者工作特征曲线分析、校准曲线和决策曲线分析评估预测模型的稳健性。与慢性化进展相关的性别相关生物标志物如下：男性中为细胞间黏附分子-1（ICAM-1）和生物蝶呤；女性中为肌动蛋白α2平滑肌（ACTA-2）和N6-乙酰-L-赖氨酸。ICAM-1和N6-乙酰-L-赖氨酸分别被确定为男性和女性中与疾病慢性化相关的具有统计学意义的因素。
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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