群体规模蛋白质组学实现脓毒症自适应数字孪生建模
该数据集来自 omicsdi.org，包含 1364 份在急诊科入院时采集的疑似脓毒症患者血浆蛋白质组样本。数据可用于分析脓毒症的分子机制，并借助可解释人工智能筛选蛋白质组合以预测临床结局，进而将高维蛋白质组数据降维为可解释的潜在空间，构建自适应数字孪生模型，用于预测器官功能障碍、死亡率和早期死亡等
基本信息
资源简介
群体规模蛋白质组学实现脓毒症自适应数字孪生建模
该数据集英文名为 Population scale proteomics enables adaptive digital twin modelling in sepsis，属于感染性疾病 / 脓毒症分类，来源于 omicsdi.org。数据集包含 1364 份血浆蛋白质组样本，这些样本采集自因疑似脓毒症而到急诊科就诊的患者，采集时间为入院时。数据集的主题标签为 Proteomics。整体来看，该数据集以群体规模的蛋白质组学为核心，围绕脓毒症这一高度异质性的综合征，提供了可用于分析分子机制、筛选预测性蛋白质组合、降维构建可解释潜在空间以及建立自适应数字孪生模型的数据基础，目标应用方向包括预测临床结局、器官功能障碍、死亡率和早期死亡等。
【数据集背景】
脓毒症是全球范围内导致死亡的主要原因之一。目前，脓毒症的异质性使得确定定义该综合征的分子机制具有挑战性。该数据集正是在这一背景下产生，旨在利用群体规模蛋白质组学，对一组定义明确的疑似脓毒症患者血液样本进行分析。通过可解释人工智能方法，研究者能够识别用于预测临床结局的蛋白质组合，并将这些组合应用于高维蛋白质组数据的降维处理，从而构建低维、可解释的潜在空间（ILS）。在此基础上，进一步构建自适应数字孪生模型，以预测器官功能障碍、死亡率和早期死亡等临床结局。
【数据内容】
该数据集包含 1364 份血浆蛋白质组样本，样本来自疑似脓毒症患者。这些样本的蛋白质组学数据可用于识别预测临床结局的蛋白质组合，并支持将高维蛋白质组数据转换为低维可解释潜在空间。数据集的主题标签为 Proteomics，所属分类为感染性疾病 / 脓毒症。源站描述中提及，利用可解释人工智能识别出的蛋白质组合能够预测临床结局，并用于构建自适应数字孪生模型，该模型可准确预测器官功能障碍、死亡率和早期死亡等。除上述内容外，源站未提供更细粒度的数据字段、样本元数据、蛋白质数量或临床变量清单。
【采集与来源】
样本采集自因疑似脓毒症而到急诊科就诊的患者，采集时间为入院时。数据集来源站为 omicsdi.org。源站描述强调，该队列由 1364 份血液样本组成，且为定义明确的队列。除采集地点为急诊科、采集时间为入院时以及样本类型为血浆外，源站未提供关于采集机构、采集流程、伦理审批或样本处理方法的更多信息。
【适用场景】
该数据集适用于脓毒症分子机制研究、临床结局预测、蛋白质组合筛选、高维蛋白质组数据降维以及自适应数字孪生模型构建等场景。具体而言，可利用可解释人工智能方法从蛋白质组数据中识别预测性蛋白质组合，并将这些组合用于构建低维可解释潜在空间，进而支持对器官功能障碍、死亡率和早期死亡等结局的预测。此外，该数据集也可用于探索脓毒症异质性相关的分子特征。除上述应用方向外，源站未提供其他具体适用场景。
【使用方法】
源站描述提及，使用可解释人工智能识别预测临床结局的蛋白质组合，并将这些组合应用于高维蛋白质组数据，以降低维度并形成低维可解释潜在空间（ILS）。随后，利用该潜在空间构建自适应数字孪生模型，用于预测器官功能障碍、死亡率和早期死亡等。除这一流程性描述外，源站未提供数据下载方式、文件格式、预处理步骤、代码或模型使用说明。
【质量与限制】
源站描述指出，该数据集基于一个定义明确的队列，包含 1364 份在急诊科入院时采集的疑似脓毒症患者血液样本，并强调利用群体规模蛋白质组学进行分析。然而，源站未提供关于数据完整性、缺失值、批次效应、样本代表性、验证队列或潜在偏倚的具体信息。此外，源站描述中关于早期死亡的表述在提供内容中未完整结束，因此无法确认其完整含义。除上述内容外，源站未提供其他质量评估或限制说明。
【引用与许可】
源站未提供引用格式、许可协议或使用条款信息。
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://omicsdi.org/dataset/massive/MSV000094486
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
1364份在疑似脓毒症患者进入急诊科时采集的血浆蛋白质组样本。最初与以下摘要一起使用：脓毒症是全球主要死亡原因之一。目前，脓毒症的异质性使得确定定义该综合征的分子机制具有挑战性。在此，我们利用群体规模的蛋白质组学来分析一个明确界定的队列，该队列包含1364份在疑似脓毒症患者进入急诊科时采集的血液样本。我们使用可解释的人工智能识别出能够预测临床结局的蛋白质组合，并将这些组合应用于将高维蛋白质组学数据降维为低维可解释潜在空间（ILS）。利用ILS，我们构建了一个自适应数字孪生模型，该模型仅使用入院时可获得的数据就能准确预测器官功能障碍、死亡率和早期死亡风险患者。
除了在探究脓毒症方面极为有效外，这种方法还支持灵活整合新数据，并能推广至其他疾病，以助力转化研究及精准医疗的发展。
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？
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