乳腺癌发生、进展及化疗干预中肠道菌群与血清代谢物的动态变化及临床意义

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/metabolights_dataset/MTBLS13634

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

背景：乳腺癌的进展和治疗与全身性代谢及微生物改变日益相关。既往研究已发现，与健康个体相比，乳腺癌患者具有不同的肠道微生物组谱和血清代谢物变化，但跨越疾病连续谱——从良性疾病到恶性肿瘤及化疗后——的纵向多组学证据仍然匮乏。对肠道–血清–肿瘤轴的全面表征可能揭示阶段特异性特征，从而改善诊断和监测。目的：肠道微生物群失调和宿主代谢重编程与乳腺癌发生发展及治疗反应密切相关，但涵盖良性乳腺疾病、恶性转化及化疗后阶段的肠道微生物组–代谢组整合研究仍有限。本研究旨在系统表征从良性乳腺疾病（BBD）到乳腺癌（BC）及化疗后乳腺癌（PCBC）沿肠道微生物群–血清代谢组–乳腺肿瘤轴的动态变化，并评估其诊断和疾病监测潜力。方法：我们纳入295名女性参与者，分为BBD组（n = 83）、BC组（n = 100）和PCBC组（n = 88），其中包括24名在化疗前后提供配对粪便样本的患者。粪便样本进行16S rRNA测序，血清样本采用基于LC–MS/MS的非靶向代谢组学分析。比较各组间肠道微生物多样性、分类组成和预测功能谱，并鉴定差异代谢物和富集的代谢通路。在具有配对多组学数据的子集（BBD n = 19，BC n = 31，PCBC n = 34）中，应用Spearman相关分析、多组学PCA/PLS-DA和随机森林建模来整合微生物和代谢特征。结果：BBD、BC和PCBC组间α多样性无差异，但β多样性显示明显的群落分离

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。