基本信息

模态

蛋白质

任务类型

预测

创建/更新时间

2026-10-08

资源简介

AD候选疾病进展生物标志物

Candidate disease progression biomarkers in AD 是一个聚焦阿尔茨海默病（Alzheimer's disease, AD）候选疾病进展生物标志物的数据集，归类于神经系统疾病 / 阿尔茨海默病方向，来源于 omicsdi.org。该数据集的核心内容是对照组与 AD 病例脑脊液（CSF）的横断面和纵向分析，主题标签为 Proteomics。整体而言，该数据集围绕 AD 进展相关候选生物标志物展开，借助脑脊液样本的蛋白质组学分析，为理解 AD 的疾病进展提供数据基础。其设计同时涵盖横断面与纵向两个维度，意味着既关注某一时间点上对照组与病例之间的差异，也关注随时间推移的变化趋势，适合用于探索与疾病进展相关的候选标志物。

【数据集背景】

阿尔茨海默病是一种神经系统疾病，其疾病进展的生物学标志物研究是相关领域的重要方向。该数据集以“Candidate disease progression biomarkers in AD”为主题，定位于寻找和刻画 AD 候选疾病进展生物标志物。数据集来源于 omicsdi.org，属于神经系统疾病 / 阿尔茨海默病分类下的资源。其主题标签为 Proteomics，表明该数据集与蛋白质组学相关，关注的是蛋白质层面的信息。源站描述指出，该数据集涉及对来自对照组和 AD 病例的脑脊液进行横断面和纵向分析，这构成了该数据集的基本研究背景与设计框架。

【数据内容】

该数据集的内容围绕对照组与 AD 病例的脑脊液（CSF）展开，包含横断面和纵向分析两个层面的信息。主题标签为 Proteomics，说明数据内容与蛋白质组学相关。数据集名称强调“候选疾病进展生物标志物”，表明其关注的是与 AD 疾病进展相关的候选标志物。除上述信息外，关于具体样本数量、蛋白质种类、检测平台、标志物名称、统计结果等细节，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于 omicsdi.org。源站描述为“Cross-sectional and longitudinal Analysis of CSF from controls and cases with AD”，即对来自对照组和 AD 病例的脑脊液进行横断面和纵向分析。数据集的分类归属为神经系统疾病 / 阿尔茨海默病。关于样本采集地点、采集时间、伦理审批、受试者招募标准、样本处理流程等具体信息，源站未提供。

【适用场景】

基于其主题与设计，该数据集适用于与阿尔茨海默病候选疾病进展生物标志物相关的研究场景，尤其是围绕脑脊液蛋白质组学的分析。由于同时包含横断面和纵向分析，可用于比较对照组与 AD 病例在某一时间点的差异，也可用于观察随时间变化的趋势。其 Proteomics 标签表明可用于蛋白质层面的标志物探索。关于具体的适用分析类型、可支持的疾病分期、可验证的假设等，源站未提供。

【使用方法】

该数据集来源于 omicsdi.org，可通过该来源获取。关于数据的具体下载方式、文件格式、数据结构、预处理步骤、分析工具或流程等，源站未提供。

【质量与限制】

该数据集基于对照组与 AD 病例脑脊液的横断面和纵向分析，主题标签为 Proteomics。关于样本量、数据完整性、批次效应、缺失值情况、平台差异、验证程度等质量相关指标，以及使用该数据集时需要注意的具体限制，源站未提供。

【引用与许可】

该数据集来源于 omicsdi.org。关于引用方式、许可协议、使用条款、数据共享政策等信息，源站未提供。

原始链接

https://omicsdi.org/dataset/massive/MSV000079192

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当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/massive/MSV000079192

标准获取流程：

访问源站链接，注册/登录账号；
进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
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

对照者和AD病例脑脊液的横断面与纵向分析

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