阿尔茨海默病模型大鼠高通量多组学数据集

数据集获取

源站：https://doi.org/10.57760/sciencedb.j00231.0003j

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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

【目的】阿尔茨海默病（AD）是老年人群中最常见的神经退行性疾病。近年来，肠脑轴研究表明，肠道菌群失调及其代谢产物可通过免疫和代谢途径调控中枢病理过程。多组学分析已成为研究AD机制和筛选无创生物标志物的核心策略。为推动AD肠脑轴研究数据的开放共享与再利用，本研究构建了AD模型大鼠的多组学标准化数据集，包含三个独立队列：血浆代谢组、血清代谢组和肠道宏基因组。【方法】该数据集由三个独立的动物实验队列组成：队列1由AD模型大鼠的血浆样本组成，共两组六个生物学重复。采用Thermo Orbitrap Exploris 120质谱结合Amide色谱柱，在正负离子模式下进行非靶向代谢组学检测；队列2由AD模型大鼠的血清样本组成，共10组10个样本。

采用Thermo Q Exactive HF-X质谱仪结合T3色谱柱进行检测；队列3由AD模型大鼠的粪便样本组成，共9组27个生物学重复。使用NovaSeq6000平台进行宏基因组全基因组测序。三组数据均经过了标准化的质量控制、注释、统计分析和功能富集流程。【结果】该数据集包含原始检测数据和完整的分析结果。队列1包含12个mzXML原始文件和2152个二级定性代谢物；队列2包含20个mzML原始文件和2972个二级鉴定的代谢物；队列3包含54个fq.gz原始测序文件，Q30比例大于96%，并已完成物种注释和7个主要功能数据库的注释。t

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

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