原始质谱数据

该数据集包含从胶质瘤组织样本中采集的原始质谱数据,样本于术中取自胶质瘤患者,涵盖星形细胞瘤、少突胶质细胞瘤、胶质母细胞瘤(GBM)及瘤周组织等多种胶质瘤亚型

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2025-01-06 更新
浏览 5
医学影像分类GliomaMetabolomicsMiniature Mass Spectrometer
Raw Mass Spectrometry Data

基本信息

模态
医学影像
大小
0.19458709 GB
任务类型
分类
许可
CC BY 4.0
创建/更新时间
2025-01-06
版本
v1

资源简介

原始质谱数据

Raw Mass Spectrometry Data

该数据集包含从胶质瘤组织样本中采集的原始质谱数据,样本于术中取自胶质瘤患者,涵盖星形细胞瘤、少突胶质细胞瘤、胶质母细胞瘤(GBM)及瘤周组织等多种胶质瘤亚型。数据使用配备纳米电喷雾电离(nanoESI)与分段扫描分析的微型质谱仪生成,属于肿瘤分类与代谢组学分析研究的一部分。该数据可用于胶质瘤亚型分类、代谢组学特征分析及相关方法学研究(来源 figshare,CC BY 4.0 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2025-01-06。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包含从胶质瘤组织样本中采集的原始质谱数据,这些样本是肿瘤分类与代谢组学分析研究的一部分。样本于术中取自胶质瘤患者,涵盖多种胶质瘤亚型,如星形细胞瘤、少突胶质细胞瘤、胶质母细胞瘤(GBM)及瘤周组织。数据使用配备纳米电喷雾电离(nanoESI)与分段扫描分析的微型质谱仪生成。

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 194.59 MB。数据集 DOI:10.6084/m9.figshare.28143665.v1。

【主题与分类】

源站学科分类:Cancer diagnosis。主题标签:Glioma、Metabolomics、Miniature Mass Spectrometer。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【适用方向】

源站学科分类标注为 Cancer diagnosis。

【获取与许可】

源站页面:https://figshare.com/articles/dataset/Raw_Mass_Spectrometry_Data/28143665

使用许可:CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。

规范引用:Fang, Xinqi (2025). Raw Mass Spectrometry Data. figshare. Dataset

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源站:https://doi.org/10.6084/m9.figshare.28143665.v1

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。

数据集大小约 194.6 MB。

数据说明

该数据集包含从胶质瘤组织样本中获取的原始质谱数据,这些样本是作为肿瘤分类与代谢组学分析研究的一部分收集的。样本在胶质瘤患者手术过程中获取,涵盖了多种胶质瘤亚型,如星形细胞瘤、少突胶质细胞瘤、胶质母细胞瘤(GBM)以及瘤周组织。数据采用配备纳升电喷雾电离(nanoESI)和分段扫描分析的微型质谱仪生成。

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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