基本信息

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其他

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创建/更新时间

2026-10-09

资源简介

高分辨负离子模式常压质谱获取的人脑肿瘤脂质谱

该数据集聚焦于人脑肿瘤的脂质代谢特征，通过高分辨负离子模式环境质谱技术获取脂质谱信息。数据集共包含124份人脑肿瘤样本的高分辨负离子模式脂质谱，这些样本均来自神经外科手术切除组织；同时补充了38份择期手术切除的非肿瘤病理脑组织样本，用于对照比较。该数据集属于肿瘤/脑肿瘤类别，主题标签为代谢组学，来源站为omicsdi.org。其核心价值在于利用环境质谱技术区分恶性与健康组织，并为动物模型或体外模型与天然肿瘤样本之间的代谢改变模式比较提供临床样本基础。

【数据集背景】

细胞代谢的改变，包括恶性肿瘤发生过程中脂质组成的变化，已在多种肿瘤类型中得到充分表征。然而，涉及脑肿瘤的相当一部分研究是使用细胞培养和动物模型进行的。该数据集正是针对这一背景，提供了直接来自人脑肿瘤手术切除组织的脂质谱数据，以弥补临床样本相对不足的现状。通过采集临床样本，该数据集使得动物模型或体外模型中观察到的代谢改变模式能够与天然肿瘤样本进行比较，从而为脑肿瘤脂质代谢研究提供更贴近真实临床情况的数据支撑。

【数据内容】

该数据集包含124份人脑肿瘤的高分辨负离子模式脂质谱，样本来自神经外科手术切除组织。此外，数据集还补充了38份非肿瘤病理脑组织样本，这些样本通过择期手术切除获得。所有数据均为高分辨负离子模式下的脂质谱。数据集的主题标签为代谢组学，所属分类为肿瘤/脑肿瘤。源站未提供关于脂质种类、具体脂质分子名称、质谱峰数量、数据文件格式或样本临床元数据的进一步信息。

【采集与来源】

样本来源为神经外科手术切除的人脑肿瘤组织，以及择期手术切除的非肿瘤病理脑组织。脂质谱的获取方式为高分辨负离子模式环境质谱。数据集来源站为omicsdi.org。源站未提供具体的质谱仪器型号、采集参数、手术机构、样本采集时间范围或伦理审批信息。

【适用场景】

该数据集适用于以下场景：利用环境质谱技术区分恶性脑肿瘤组织与健康或非肿瘤脑组织；比较动物模型或体外模型中观察到的代谢改变模式与天然人脑肿瘤样本的脂质组成变化；研究脑肿瘤发生过程中脂质组成的改变；以及作为脑肿瘤脂质代谢组学研究的临床样本参考数据。源站未提供关于该数据集在特定疾病亚型、肿瘤分级或治疗反应研究中的适用性信息。

【使用方法】

源站未提供关于数据下载方式、文件组织格式、预处理步骤、数据分析流程或推荐工具的具体说明。使用者需参考来源站omicsdi.org获取进一步信息。

【质量与限制】

该数据集的一个显著特点是使用了人脑肿瘤手术切除组织以及非肿瘤病理脑组织样本，而非仅依赖细胞培养或动物模型。样本数量为124份肿瘤样本和38份非肿瘤样本。然而，源站未提供关于样本质量评估、质谱数据质量指标、批次效应、样本处理一致性或潜在混杂因素的信息。此外，非肿瘤样本被描述为“非肿瘤病理脑组织”，其具体病理性质未在源站描述中进一步说明。

【引用与许可】

源站未提供该数据集的引用格式、许可协议或使用条款信息。使用者应访问来源站omicsdi.org查询相关引用与许可要求。

原始链接

https://omicsdi.org/dataset/metabolights_dataset/MTBLS1558

访问原始数据

下载信息

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使用方式

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/metabolights_dataset/MTBLS1558

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。

数据说明

细胞代谢的改变，包括恶性肿瘤发生期间脂质组成的变化，在多种肿瘤类型中已得到充分表征。然而，涉及脑肿瘤的研究很大一部分是使用细胞培养和动物模型进行的。在此，我们呈现了一个数据集，包含124份在神经外科手术中切除的人脑肿瘤的高分辨率负离子模式脂质谱。该数据集还补充了38份在择期手术中切除的非肿瘤病理脑组织样本。脑肿瘤脂质组成改变的变化使得利用常压质谱技术区分恶性和健康组织成为可能。另一方面，临床样本的收集允许将动物模型或体外模型中的代谢改变模式与自然肿瘤样本的离体情况进行比较。所呈现的数据集旨在为生物信息学家提供一个数据样本，以测试常压质谱谱的各种数据分析技术，或作为肿瘤学脂质组学研究中的临床相关数据来源。

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