预测重症COVID-19早期生物标志物的发现与系统评估—第一队列
该数据集来自omicsdi.org，属于感染性疾病/其他分类，主题为Proteomics。数据为COVID-19患者急性期血浆样本，按病程分为轻/中度（MM）与危重/重度（CS）两组，在靶向351种蛋白、517种抗体的抗体微阵列上检测差异丰度蛋白
基本信息
资源简介
预测重症COVID-19早期生物标志物的发现与系统评估—第一队列
该数据集名为“Discovery and systematic assessment of early biomarkers that predict progression to severe COVID-19 disease - 1st cohort”，来源于omicsdi.org，在本站归入感染性疾病 / 其他分类，主题标签为Proteomics。数据集聚焦于COVID-19患者急性期血浆样本的蛋白质组学检测，目的是通过抗体微阵列技术识别差异丰度蛋白，并系统评估能够预测疾病向重症进展的早期生物标志物。样本按病程分为轻/中度（MM）与危重/重度（CS）两组，检测平台为靶向351种蛋白、517种抗体的抗体微阵列。该数据集为研究COVID-19疾病进展的早期分子标志物提供了血浆蛋白丰度层面的检测资源，适用于感染性疾病中重症化预测相关的蛋白质组学分析。
【数据集背景】
COVID-19患者的临床病程差异显著，部分患者表现为轻至中度症状，另一些则进展为危重或重度疾病。在感染急性期识别能够预测疾病向重症进展的早期生物标志物，对于临床分层管理、早期干预和资源调配具有重要意义。该数据集正是在这一研究背景下产生，旨在通过系统性的蛋白质丰度检测，发现与疾病严重程度相关的差异丰度蛋白，并对其作为早期预测标志物的潜力进行系统评估。数据集属于感染性疾病 / 其他分类，主题聚焦于Proteomics，体现了以血浆蛋白质组学手段研究病毒感染性疾病进展的思路。
【数据内容】
数据集的核心内容为COVID-19患者急性期血浆样本在抗体微阵列上的检测结果。该微阵列靶向351种不同的蛋白质，使用517种抗体进行检测，从而获得这些蛋白在样本中的丰度信息。样本按疾病病程分为两组：轻或中度（mild or moderate，MM）组与危重或重度（critical or severe，CS）组。数据集的目标是在这两组之间识别差异丰度蛋白，为早期生物标志物的发现与系统评估提供数据基础。除上述样本分组、检测靶标数量与抗体数量外，源站未提供更细化的数据内容描述。
【采集与来源】
该数据集来源于omicsdi.org。样本类型为COVID-19患者急性期的人血浆样本，采集自感染急性阶段。检测在抗体微阵列平台上完成，该平台靶向351种蛋白、使用517种抗体。源站未提供样本采集地点、采集时间范围、样本量、伦理审批信息及具体检测流程等更多细节。
【适用场景】
该数据集适用于感染性疾病特别是COVID-19相关的蛋白质组学研究，可用于差异丰度蛋白的识别与验证、疾病严重程度相关生物标志物的筛选、早期预测重症进展的候选标志物评估，以及抗体微阵列数据的二次分析与方法学比较。其血浆样本与急性期设计也适合用于探讨宿主蛋白丰度变化与疾病进程之间的关系。源站未提供该数据集在其他具体应用场景中的使用说明。
【使用方法】
使用该数据集时，可依据样本的MM与CS分组进行组间比较，识别差异丰度蛋白，并结合抗体微阵列所靶向的351种蛋白与517种抗体的检测信息对结果进行解释。由于数据集主题为Proteomics，分析可围绕蛋白丰度层面的差异展开。源站未提供具体的数据格式、预处理步骤、归一化方法、统计分析流程或配套代码等使用说明。
【质量与限制】
该数据集基于抗体微阵列平台，检测范围限定于所靶向的351种蛋白与517种抗体，未覆盖的蛋白不在检测范围内。样本仅包含急性期血浆，分组为MM与CS两类。源站未提供样本量、重复数、缺失值情况、批次效应、验证实验或质量控制指标等信息，因此无法对数据质量作进一步说明。相关限制需结合源站未提供的内容加以考虑。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用方式与许可信息。
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。
免登录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/biostudies-arrayexpress/E-MTAB-12779
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
为了鉴定差异丰度蛋白质，对来自急性感染期病程为轻中度（MM）或危重症/重度（CS）的COVID-19患者的人血浆样本，在靶向351种不同蛋白质的517种抗体的抗体微阵列上进行了分析。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
