健康犬与慢性肝病犬尿液非靶向代谢组学分析数据集

数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3A30673bb9773fa60f12f85b880b0477a682242e063aef9b5abcfac127cf5fbe52

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；
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   • 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

慢性肝病在诊断上可能颇具挑战性，不同病因常伴随相似的临床表现和实验室检查结果。通常需要对肝活检标本进行组织病理学评估才能作出明确诊断，而无创预后生物标志物的可用性有限。新兴的代谢组学科学用于检测生物样本中内源性低分子量代谢物的变化，为识别无创疾病标志物提供了可能。本研究旨在探讨健康犬、慢性肝炎犬、肝细胞癌犬和先天性门体分流犬之间尿液代谢组的差异。研究分析了10只健康犬、10只慢性肝炎犬、6只肝细胞癌犬和5只先天性门体分流犬的储存尿液样本。采用气相色谱-四极杆飞行时间质谱法分析尿液代谢组，共鉴定出220种已知代谢物。

代谢组学数据的主成分分析和热图树状图显示组间存在聚类。随机森林分析显示多种代谢物丰度存在差异，包括腐胺、葡萄糖酸、山梨醇和缬氨酸。基于单变量统计，37种代谢物在组间存在显著差异。总之，健康犬、慢性肝炎犬、肝细胞癌犬和先天性门体分流犬的尿液代谢组存在差异。需要对这些代谢物进行进一步靶向评估，以评价其诊断价值。

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。