解吸电喷雾电离质谱法用于2-羟基戊二酸定量与半定量评估数据

数据包含以同位素标记内标实现2-羟基戊二酸(2HG)定量评估(周转时间7分钟)及基于串联质谱的2HG/谷氨酸比值半定量评估(周转时间3分钟)的结果,并关联IDH突变状态

Purdue University Research RepositoryPurdue University Research Repository
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时间序列回归Mass Spectrometrytandem mass spectrometrymolecular marker2-hydroxyglutarateFOS: Chemical sciences
Desorption Electrospray Ionization Mass Spectrometry for Quantitative and Semiquantitative Assessment of 2-Hydroxyglutarate Data

基本信息

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许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-10-18
版本
1.0

资源简介

解吸电喷雾电离质谱法用于2-羟基戊二酸定量与半定量评估数据

Desorption Electrospray Ionization Mass Spectrometry for Quantitative and Semiquantitative Assessment of 2-Hydroxyglutarate Data

该数据集来自Purdue University Research Repository,聚焦脑肿瘤(胶质瘤)研究,采用desorption electrospray ionization mass spectrometry(DESI-MS)对涂抹的人胶质瘤样本进行分析。数据包含以同位素标记内标实现2-羟基戊二酸(2HG)定量评估(周转时间7分钟)及基于串联质谱的2HG/谷氨酸比值半定量评估(周转时间3分钟)的结果,并关联IDH突变状态。IDH突变样本的2HG浓度约为IDH野生型的十倍。该数据可用于术中分子诊断方法的研究与验证(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):在本研究中,人胶质瘤样本被涂抹后通过desorption electrospray ionization mass spectrometry(DESI-MS)进行分析。向样本中加入同位素标记的内标,以实现2HG的定量评估,周转时间为7分钟。IDH突变状态通过比值法评估,其中在串联质谱实验中记录的2HG信号相对于谷氨酸进行测量(周转时间3分钟)。定量2HG浓度与半定量2HG/谷氨酸评估结果相关联。IDH突变样本的2HG浓度约为IDH野生型脑样本的十倍。该方法有潜力作为术中诊断工具,在外科决策过程中提供支持的分子信息。

【主题与分类】

主题标签:Mass Spectrometry、tandem mass spectrometry、molecular marker、2-hydroxyglutarate。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://purr.purdue.edu/publications/5197/1

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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    • 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。

数据说明

本研究将人脑胶质瘤样本涂片后,采用解吸电喷雾电离质谱(DESI-MS)进行分析。向样本中加入同位素标记的内标,以实现对2HG的定量评估,周转时间为7分钟。通过比率法评估IDH突变状态,即在串联质谱实验中记录的2HG信号相对于谷氨酸进行测量(周转时间3分钟)。定量2HG浓度与半定量2HG/谷氨酸评估结果具有相关性。IDH突变型样本的2HG浓度约为IDH野生型脑样本的十倍。该方法有望作为一种术中诊断工具,在外科决策过程中提供辅助分子信息。

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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