脑肿瘤患者血浆代谢组学数据

数据集获取

源站：https://doi.org/10.60945/t024-pc88

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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

该数据集包含624名参与者的血浆代谢组学数据：65名世界卫生组织4级胶质瘤患者、68名脑膜瘤患者和491名对照参与者。患者血浆样本和71名对照者的血浆样本采用三种互补技术进行分析：通过液相色谱-串联质谱（LC-QQQ-MS）进行靶向代谢组学分析，使用气相色谱-质谱联用（GC-MS）进行非靶向代谢组学分析，以及液相色谱-四极杆飞行时间质谱联用（LC-QTOF-MS）分析。其余420名对照者仅用于模型验证，仅通过LC-QQQ-MS进行分析。经过质量保证和数据过滤后，所得数据矩阵包括通过LC-QQQ-MS获得的138种代谢物浓度、通过GC-MS测定的61种注释代谢物丰度，以及通过LC-QTOF-MS检测到的809种代谢特征丰度。该数据集可支持脑肿瘤代谢特征研究以及代谢组学中预测模型的开发与验证。

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。