COVID-19 与细菌性脓毒症诱导 ARDS 的尿液多组学比较分析数据集
该数据集来自 doi.org，包含代谢组学、蛋白质组学与临床数据，用于对 COVID-19 与细菌性脓毒症诱导的 ARDS 进行基于尿液的多组学比较分析
基本信息
资源简介
COVID-19 与细菌性脓毒症诱导 ARDS 的尿液多组学比较分析数据集
Dataset for: Urine-based multi-omic comparative analysis of COVID-19 and bacterial sepsis-induced ARDS
该数据集来自 doi.org，包含代谢组学、蛋白质组学与临床数据，用于对 COVID-19 与细菌性脓毒症诱导的 ARDS 进行基于尿液的多组学比较分析。数据共 3 个文件，样例包括 README.txt、urine_metabo_processed.xlsx 和 urine_proteo_processed.xlsx，作者为 Jan Krumsiek，发布时间为 2022-07-13。该数据可用于生物标志物发现、多组学整合与网络分析等研究，面向感染性疾病、脓毒症及重症监护相关方向（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
项目资助方：1U19AG063744。源站首次发布：2022-07-13。
【数据结构与技术规格】
文件数 3 个，合计 1.17 MB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.20260998.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Bioinformatics and computational biology not elsewhere classified、Infectious diseases、Other biomedical and clinical sciences not elsewhere classified、Intensive care。主题标签：COVID-19、urine-based、ARDS、metabolomics、proteomics、biomarker、multi-omics、network analysis、Computational Biology、Infectious Diseases。本站分类：感染性疾病/脓毒症。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Bioinformatics and computational biology not elsewhere classified、Infectious diseases、Other biomedical and clinical sciences not elsewhere classified、Intensive care。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Dataset_for_Urine-based_multi-omic_comparative_analysis_of_COVID-19_and_bacterial_sepsis-induced_ARDS/20260998
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Krumsiek, Jan (2022). Dataset for: Urine-based multi-omic comparative analysis of COVID-19 and bacterial sepsis-induced ARDS. figshare. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-01-30，引用时请注意版本时效。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.20260998.v1
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:
数据集大小约 1.2 MB。
数据说明
文章“基于尿液的多组学比较分析COVID-19与细菌性脓毒症诱导的ARDS”的代谢组学、蛋白质组学和临床数据。论文链接：Batra*，Uni* 等，https://molmed.biomedcentral.com/articles/10.1186/s10020-023-00609-6 代码仓库：https://github.com/krumsieklab/covid-ards-urine
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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