代谢组学与脂质组学筛选揭示非酒精性脂肪性肝炎向癌症发展的重编程信号通路

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/massive/MSV000088003

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

非酒精性脂肪性肝病目前被认为是慢性肝病中最常见的形式。它是一种复杂的代谢性疾病，会悄然进展为非酒精性脂肪性肝炎（NASH）。事实上，NASH是细胞周围纤维化、肝硬化和肝细胞癌（HCC）的转折点。尽管它是一种复杂的代谢性疾病，但对于在从NASH向HCC进展过程中发挥代谢途径持续作用的代谢读数，其识别仍未完全明了。借助LC MS/MS，本研究揭示了NASH和HCC-NASH患者的代谢指纹，并描绘了一幅详细图谱，展示了从NASH靶向HCC发展的最主要重编程代谢途径。https://doi.org/10.3390/ijms24010210

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。