SFE Stillingia 数据集
SFE Stillingia 数据集来自 omicsdi.org，关联 GNPS 的 SFE 文件，属于肿瘤与急性淋巴细胞白血病相关主题
基本信息
资源简介
SFE Stillingia 数据集
SFE Stillingia 是一个收录于 omicsdi.org 的数据集，其主题归类为肿瘤与急性淋巴细胞白血病。该数据集与 GNPS 的 SFE 相关文件关联，源站描述指出其为标准提取物样本，采用正离子模式下的非靶向液相色谱-串联质谱（LC-MS/MS）进行分析。从现有信息来看，该数据集属于质谱代谢组学或天然产物分析范畴，可能用于探索与肿瘤及急性淋巴细胞白血病相关的化学或生物学特征。其主题标签为“Other”，表明在现有分类体系中尚未归入更具体的类别。整体而言，该数据集提供了一个基于质谱技术的样本分析资源，可供相关领域的研究者参考使用。
【数据集背景】
该数据集英文名为 SFE Stillingia，来源站为 omicsdi.org。其分类归属于肿瘤与急性淋巴细胞白血病方向。源站描述提及 GNPS SFE associated files，说明该数据集与 GNPS 平台上的 SFE 文件存在关联。SFE 通常指标准提取物（Standard Extract Sample），而 Stillingia 可能指代某种植物来源或样本名称。该数据集的主题标签为“Other”，意味着其主题分类未进一步细化。关于该数据集的具体研究背景、项目来源、资助信息等，源站未提供。
【数据内容】
根据源站描述，该数据集包含 GNPS SFE 关联文件，样本类型为标准提取物样本，分析方式为非靶向 LC-MS/MS，采用正离子化模式。非靶向 LC-MS/MS 是一种常用的质谱分析技术，可用于检测样本中的多种化合物，无需预先设定目标分析物。正离子化模式适用于分析易质子化的化合物。关于数据的具体文件格式、文件数量、数据大小、样本数量、质谱参数（如色谱柱、流动相、梯度、扫描范围等）以及是否包含二级质谱数据等细节，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 omicsdi.org，并与 GNPS 的 SFE 文件相关联。源站描述仅提及标准提取物样本和正离子模式下的非靶向 LC-MS/MS，未提供样本采集地点、采集时间、样本制备方法、仪器型号、数据处理流程等具体信息。关于样本来源（如植物、细胞或组织）以及 Stillingia 的具体含义，源站未提供。
【适用场景】
基于现有信息，该数据集可能适用于与肿瘤及急性淋巴细胞白血病相关的代谢组学或天然产物研究。非靶向 LC-MS/MS 数据可用于化合物筛选、代谢物鉴定、样本间比较分析等场景。由于主题标签为“Other”，其应用范围可能较为广泛，但具体适用场景需结合数据内容进一步判断。关于该数据集是否已用于特定研究或是否支持特定分析流程，源站未提供。
【使用方法】
关于该数据集的具体使用方法，源站未提供。通常，非靶向 LC-MS/MS 数据可通过 GNPS 等平台进行分子网络分析、谱图库匹配等。但针对该数据集的具体操作步骤、软件工具、参数设置等，源站未提供。
【质量与限制】
关于该数据集的质量评估信息，如数据完整性、重复性、信噪比等，源站未提供。其限制可能包括：主题标签为“Other”，分类不够具体；源站描述较为简略，缺乏详细的实验设计和元数据。此外，非靶向 LC-MS/MS 数据通常存在化合物鉴定置信度、批次效应等常见问题，但针对该数据集的具体情况，源站未提供。
【引用与许可】
关于该数据集的引用方式、许可协议、使用限制等信息，源站未提供。
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/MSV000082485
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
GNPS SFE associated files. Standard extract sample - Untargeted LC-MS/MS in positive ionisation mode.
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。
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