13C标记葡萄糖孵育的MCF-7乳腺癌细胞系同位素异构体分析（GC-MS检测）

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/metabolights_dataset/MTBLS182

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

MS和NMR是通量组学领域中用于分析细胞代谢通路中通量分布的最强大的两种波谱技术。两者各有优缺点，例如，MS是最灵敏且成本较低的技术，但需要大量的样品处理，并且提供的标记数据不完整；而NMR所需的样品制备较少，提供的标记数据更详细，但灵敏度较低且成本昂贵。由于这两种技术可被视为彼此互补，将二者数据结合可产生关于所研究系统的详细且完整的信息。在本例中，样品来自单次实验，并将同一组样品同时用于MS和1D NMR，以分析TCA循环中间产物中的13C标记分布。两种方法产生的数据与一个为整合MS和NMR数据而开发的模拟脚本一起使用。MCF-7乳腺癌细胞系被用作实验模型，并与100% [1,2-13C]-葡萄糖和100% [U-13C]-葡萄糖孵育8小时。在与示踪剂孵育之前和之后，细胞均在液氮中冷冻，随后进行处理以提取TCA循环中间产物。同一组样品被分开用于基于GC-MS和NMR的分析，并针对各自技术进行处理。同位素异位体分析由GC-MS进行，同位素异构体分析由NMR进行，两套数据均用该模拟软件进行整合。本研究包含用于GC-MS分析的数据。本研究的NMR测定可在MetaboLights研究MTBLS241中找到。关联研究：MTBLS241

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。