预测重症COVID-19早期生物标志物的发现与系统评估-第二队列
该数据集来自omicsdi.org，属于感染性疾病分类下的蛋白质组学数据，主题标签为Proteomics。数据针对COVID-19患者，涵盖轻症或中度（MM）与危重症或重症（CS）两种疾病进程，采集急性感染期的人血浆样本，使用抗体微阵列对998种不同蛋白质进行检测，涉及1,425种抗体
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-第二队列
该数据集英文名为“Discovery and systematic assessment of early biomarkers that predict progression to severe COVID-19 disease - 2nd cohort”，来自omicsdi.org，在感染性疾病分类下归入“其他”类别，主题标签为Proteomics，属于蛋白质组学数据。数据集围绕COVID-19患者展开，涵盖轻症或中度（MM）与危重症或重症（CS）两种疾病进程，采集急性感染期的人血浆样本，并借助抗体微阵列对998种不同蛋白质进行检测，涉及1,425种抗体。其核心目标在于识别差异丰度蛋白质，为寻找能够预测COVID-19重症进展的早期生物标志物提供数据基础。
【数据集背景】
该数据集服务于COVID-19疾病进程的早期生物标志物发现与系统评估。研究关注的问题在于：能否通过急性感染期血浆中的蛋白质丰度差异，区分不同疾病严重程度的患者，并据此预测向重症进展的风险。数据集名称中的“2nd cohort”表明其为该研究方向下的第二个队列，与同一研究主题下的其他队列数据相呼应，共同支撑生物标志物的发现与验证工作。
【数据内容】
数据内容为基于抗体微阵列产生的蛋白质检测结果。检测对象为998种不同蛋白质，使用1,425种抗体完成，覆盖轻症或中度（MM）与危重症或重症（CS）两类疾病进程的患者样本。数据的目标分析方向是识别差异丰度蛋白质，即在两组疾病进程之间比较蛋白质的丰度变化，从而筛选出与疾病严重程度相关的候选标志物。主题标签为Proteomics，表明数据属于蛋白质组学范畴。
【采集与来源】
样本来源于COVID-19患者的急性感染期人血浆。数据来源站为omicsdi.org。源站描述说明，研究分析了来自轻症或中度（MM）与危重症或重症（CS）疾病进程患者的急性期血浆样本，并在抗体微阵列上完成检测。关于样本采集的具体时间窗口、地点、机构与伦理审批信息，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于感染性疾病尤其是COVID-19相关的蛋白质组学研究，可用于差异丰度蛋白质的识别、疾病严重程度相关候选生物标志物的筛选，以及预测重症进展的早期标志物的系统评估。由于数据涉及MM与CS两类疾病进程的对比，也适合用于构建或检验基于血浆蛋白质丰度的分组比较分析。关于其他具体应用场景，源站未提供。
【使用方法】
使用该数据时，可围绕MM与CS两组样本开展蛋白质丰度的差异比较，以识别差异丰度蛋白质，并进一步评估候选标志物对疾病进程的区分能力。分析中需考虑抗体微阵列的检测特点，包括998种蛋白质与1,425种抗体之间的对应关系。关于数据文件格式、预处理流程、归一化方法及统计模型等具体操作细节，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集为特定队列（2nd cohort）的抗体微阵列检测结果，样本限定于急性感染期人血浆，疾病分组为MM与CS两类。关于样本量、缺失值情况、批次效应、重复性验证及与其他队列的交叉验证结果，源站未提供。使用时应结合具体研究设计评估其适用范围，避免超出数据所覆盖的疾病进程与检测蛋白质范围进行外推。
【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。
下载信息
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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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使用方式
数据集获取
源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-MTAB-12777
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，对来自感染急性期病程为轻中度（MM）或危重症/重度（CS）的COVID-19患者的人血浆样本，使用抗体微阵列以1,425种抗体分析了998种不同蛋白质。
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。
