用于人肾癌检测的透明细胞肾细胞癌体外模型代谢足迹分析

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/metabolights_dataset/MTBLS737

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

建立了一种从人肾细胞系体外模型中收集和提取细胞外代谢物的方案，旨在通过发现型代谢组学方法，采用超高效液相色谱-四极杆-飞行时间质谱联用技术分析胞外代谢组。将两种具有不同遗传背景的透明细胞肾细胞癌（ccRCC）细胞系和一种非肿瘤肾细胞系的条件培养基（CM）样本（n=66）所提供的代谢足迹，与由IV期ccRCC患者和健康个体组成的试点队列（n=10）的人血清代谢谱进行比较。使用经交叉验证的正交偏最小二乘判别分析模型，通过迭代多变量分类筛选出的21个判别特征组成的一组特征，能够以100%的特异性、灵敏度和准确度区分对照与肿瘤细胞系。异亮氨酸/亮氨酸、苯丙氨酸、N-乳酰亮氨酸和N-乙酰苯丙氨酸，以及半胱氨酸-谷胱甘肽二硫化物（CYSSG）通过化学标准品鉴定，羟脯氨酰缬氨酸则通过MS和MS/MS实验鉴定。9个判别特征的一个子集，包括除CYSSG外的已鉴定代谢物，产生了具有分类价值的指纹图谱，能够区分ccRCC患者与健康个体。据我们所知，这是首次将N-乳酰亮氨酸与ccRCC相关联。本研究结果提供了概念验证，即CM可作为血清替代物来获得疾病相关代谢特征。

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。