慢性乙型肝炎抗病毒治疗疗效预测的血浆代谢组分析：诊断生物标志物与治疗启示

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/metabolights_dataset/MTBLS10401

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数据说明

早期、准确识别抗病毒治疗疗效的预测生物标志物仍是临床面临的重大挑战，尤其是在慢性乙型肝炎（CHB）的管理中。本研究旨在评估血浆代谢组能否可靠预测CHB患者抗病毒治疗的成功。我们对2013年12月至2016年3月期间在浙江大学附属第一医院就诊的56例初治CHB患者进行了回顾性分析。患者被随机分配至发现队列（n=29）或验证队列（n=27），并接受为期48周的恩替卡韦（ETV）联合干扰素-α（IFN-α）治疗方案。根据治疗结果，患者被分为HBeAg血清学转换组（高应答组，Hrp）或未缓解组（低应答组，Lrp）。

我们的方法学涉及对接受治疗的CHB患者体内胺/酚和羧酸亚代谢组进行非靶向分析，利用化学同位素标记（CIL）技术结合液相色谱-质谱联用（LC-MS）。多种代谢物被鉴定出具有显著的诊断潜力，可用于区分Hrp与Lrp，其受试者工作特征曲线下面积（AUC）超过典型临床指标。值得注意的是，四种代谢物，即2-甲基-3-酮戊酸、2-酮己酸、6-氧代-1,4,5,6-四氢烟酸和α-酮异戊酸，在两个队列中均表现出极高的敏感性和特异性，接近100%。相比之下，包括HBcAb、log(HBsAg)和HBeAb在内的临床指标在发现队列和验证队列之间表现出较低且不一致的敏感性和特异性。以HBcAb作为标志物，在发现队列中敏感性为87.5%，特异性为76.9%；然而在验证队列中，敏感性降至46.7%，特异性为91.7%。使用log(HBsAg)时，敏感性为84.6%，特异性为69.2%

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。