阿尔茨海默病队列血浆代谢组学分析(人类血浆)

该数据集来自阿尔茨海默病队列,共包含636份人类血浆样本,并在Orbitrap Astral MS质谱平台上完成分析。数据主要用于MassCube软件的基准测试,属于神经系统疾病与阿尔茨海默病方向的血浆代谢组学研究

omicsdi
浏览 5
蛋白质分类Proteomics
Metabolomics analysis of an Alzheimer's disease cohort (human plasma)

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

阿尔茨海默病队列血浆代谢组学分析(人类血浆)

该数据集为一项面向阿尔茨海默病队列的人类血浆代谢组学研究数据,共纳入636份人类血浆样本,并依托Orbitrap Astral MS质谱平台完成分析。其核心用途在于为MassCube软件提供基准测试数据,因而兼具神经系统疾病研究与分析工具评估的双重价值。数据集在分类上归属于神经系统疾病下的阿尔茨海默病方向,主题标签涉及蛋白质组学,来源站为omicsdi.org。整体来看,该数据集围绕阿尔茨海默病这一重大神经退行性疾病,以人类血浆为样本介质,结合高分辨质谱采集策略,形成了一套可用于代谢组学分析流程验证与比较的数据资源,适合关注血浆代谢特征、质谱数据处理以及相关软件性能评价的研究人员参考使用。

【数据集背景】

阿尔茨海默病是常见的神经系统疾病之一,其早期诊断与机制研究长期依赖多组学手段。血浆作为易于获取的临床样本,在代谢组学和蛋白质组学研究中具有重要价值。该数据集正是基于阿尔茨海默病队列的人类血浆样本构建,旨在通过质谱分析获取代谢组学层面的信息。其来源站为omicsdi.org,归类于神经系统疾病 / 阿尔茨海默病方向,主题标签为蛋白质组学。该数据集的一个明确背景用途是用于MassCube软件的基准测试,说明其不仅服务于疾病相关研究,也服务于代谢组学数据处理工具的开发与评估。

【数据内容】

该数据集共包含636份人类血浆样本,样本来自一个阿尔茨海默病队列。所有样本均在Orbitrap Astral MS质谱平台上完成分析。源站描述指出,该数据集被用于MassCube软件的基准测试。除上述信息外,关于样本的具体分组、临床变量、代谢物鉴定数量、定量结果或统计指标等内容,源站未提供。

【采集与来源】

样本类型为人类血浆,采集自阿尔茨海默病队列。分析平台为Orbitrap Astral MS。数据来源站为omicsdi.org。关于采集时间、采集地点、伦理审批信息、样本纳入与排除标准、受试者人口学特征等,源站未提供。

【适用场景】

该数据集可用于代谢组学分析流程的基准测试,尤其是针对MassCube软件的性能评估。同时,由于其样本来自阿尔茨海默病队列,也可作为神经系统疾病与阿尔茨海默病方向的血浆代谢组学研究素材。主题标签涉及蛋白质组学,因此也可能与蛋白质组学相关分析场景存在关联。关于具体可支持的疾病标志物发现、诊断模型构建或纵向比较研究等,源站未提供明确说明。

【使用方法】

该数据集以人类血浆样本的质谱分析结果为基础,主要用于MassCube软件的基准测试。使用者可依据源站提供的描述,将其作为代谢组学数据处理工具评估的参考数据。关于数据下载方式、文件格式、预处理步骤、软件参数设置或许可条款等操作细节,源站未提供。

【质量与限制】

该数据集包含636份人类血浆样本,并在Orbitrap Astral MS平台上完成分析,样本量与平台信息明确。其用途明确指向MassCube软件的基准测试。然而,关于数据质量指标、缺失值情况、批次效应、技术重复、样本分组均衡性以及潜在偏倚等信息,源站未提供。此外,该数据集仅涉及一个阿尔茨海默病队列,是否包含健康对照或其他疾病对照,源站未提供。

【引用与许可】

关于该数据集的引用方式、原始文献、DOI、数据许可协议或使用限制,源站未提供。

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源站:https://omicsdi.org/dataset/massive/MSV000097583

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

从阿尔茨海默病队列中收集的636份人血浆样本在Orbitrap Astral质谱仪上进行了分析。该数据集用于MassCube软件的基准测试。

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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