PRJNA794065：广泛靶向脂质组学与转录组学整合揭示大鼠食物过敏异常脂质代谢并识别潜在生物标志物
口服食物激发试验（OFCs）目前是判定食物过敏（FA）临床反应性的金标准，但耗时、昂贵且存在风险。为筛选新的 FA 外周生物标志物并表征血清中的异常脂质代谢，将 24 只大鼠分为四组：花生、牛奶和虾过敏组（分别为 PA、MA 和 SA）以及对照组，每组 6 只，并用于广泛靶向脂质组学和转录组学分析
基本信息
资源简介
PRJNA794065：广泛靶向脂质组学与转录组学整合揭示大鼠食物过敏异常脂质代谢并识别潜在生物标志物
PRJNA794065 数据集围绕食物过敏（FA）外周生物标志物筛选与血清异常脂质代谢表征展开，采用广泛靶向脂质组学与转录组学相结合的分析策略。研究以 24 只大鼠为对象，设置花生过敏（PA）、牛奶过敏（MA）、虾过敏（SA）和对照组共四组，每组 6 只。该数据集面向免疫系统疾病领域的相关研究，来源于 ebi.ac.uk，可为食物过敏机制探索与候选生物标志物发现提供组学层面的数据基础。
【数据集背景】
口服食物激发试验（OFCs）目前被视为判定食物过敏临床反应性的金标准，但该方法耗时、昂贵且存在风险。在此背景下，寻找可替代或辅助的外周生物标志物、并深入理解食物过敏状态下的代谢改变，成为值得探索的方向。该数据集正是针对这一需求，通过动物模型结合多组学手段，考察花生、牛奶和虾三种常见致敏食物所引发的机体反应，重点刻画血清中的异常脂质代谢特征，以期为食物过敏的识别与机制研究提供线索。
【数据内容】
数据集的核心内容由广泛靶向脂质组学与转录组学两部分构成。广泛靶向脂质组学分析在花生过敏组、牛奶过敏组和虾过敏组中分别检出 144、162 和 206 个差异积累脂质。将脂质组学与转录组学数据整合后，研究识别出与多种脂质广泛差异积累相关的异常脂质代谢，涉及三酰甘油、二酰甘油、鞘脂和甘油磷脂等脂质类别。这些差异脂质与代谢通路信息构成了数据集的主要数据内容，可用于后续的生物标志物筛选与代谢机制分析。
【采集与来源】
数据来源于 ebi.ac.uk。研究共使用 24 只大鼠，分为花生过敏组、牛奶过敏组、虾过敏组和对照组，每组 6 只，并对其开展广泛靶向脂质组学与转录组学分析。样本类型为血清，用于表征食物过敏状态下的脂质代谢改变。关于具体的造模方式、测序平台、脂质检测平台及采样时间点等信息，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于食物过敏外周生物标志物筛选相关研究，可用于比较花生、牛奶和虾过敏状态下血清脂质积累谱的差异；也适用于脂质代谢通路层面的机制探索，尤其是三酰甘油、二酰甘油、鞘脂和甘油磷脂等类别的代谢变化分析。此外，脂质组学与转录组学的整合分析思路，可支持多组学联合挖掘候选标志物与关键代谢节点的研究场景。
【使用方法】
使用时可依据分组信息（PA、MA、SA 与对照组，每组 6 只）开展组间差异比较，复现或拓展差异积累脂质的筛选分析；结合转录组学数据，可进行脂质代谢相关基因表达与脂质积累水平的联合分析，识别与异常脂质代谢相关的候选分子。具体的数据文件格式、预处理流程与分析参数，源站未提供。
【质量与限制】
该研究基于大鼠模型，样本量为每组 6 只，结果向人类食物过敏临床应用的推广需谨慎对待。数据集仅涉及花生、牛奶和虾三种致敏食物，未涵盖其他过敏原类型。关于数据质控指标、批次效应处理及验证实验等信息，源站未提供。
【引用与许可】
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://ebi.ac.uk/ena/browser/view/PRJNA794065
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
口服食物激发试验（OFCs）目前是判定食物过敏（FA）临床反应性的金标准，但耗时、昂贵且具有风险。为筛选FA的新型外周生物标志物并表征血清中的异常脂质代谢，将24只大鼠分为四组：花生过敏组、牛奶过敏组和虾过敏组（分别为PA、MA和SA）以及对照组，每组6只，用于广泛靶向脂质组学和转录组学分析。广泛靶向脂质组学显示，PA、MA和SA组分别有144、162和206种差异积累脂质。我们整合了广泛靶向脂质组学和转录组学，发现PA、MA和SA中异常脂质代谢与多种脂质（包括三酰甘油、二酰甘油、鞘脂和甘油磷脂）的广泛差异积累相关。通过五次重复的10折交叉验证构建了简化随机森林分类器，以区分过敏与对照。一个由15种脂质组成的子集作为潜在生物标志物，可实现对FA更可靠、更准确的预测。
独立重复实验验证了潜在生物标志物的可重复性。我们的结果揭示了脂质代谢的主要异常，并提示脂质可能作为FA新型分子特征的作用。
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。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
