水活中玉汤指纹图谱与化学成分数据集

该数据集围绕水活中玉汤(SHZYD)的物质基础研究构建,包含指纹图谱数据集与化学成分数据集两部分。研究采用UPLC-PDA分析不同批次SHZYD样品并进行方法学验证,共标定33个共有峰,12批样品相似度均高于0.90;同时采用UPLC-Q-Orbitrap HRMS检测并整理样品数据,共鉴定出102

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Fingerprint and Chemical Constituent Dataset of Shuihuo Zhongyu Decoction

基本信息

模态
其他
许可
Creative Commons Attribution 4.0 International
创建/更新时间
2026-10-06

资源简介

水活中玉汤指纹图谱与化学成分数据集

Fingerprint and Chemical Constituent Dataset of Shuihuo Zhongyu Decoction

该数据集围绕水活中玉汤(SHZYD)的物质基础研究构建,包含指纹图谱数据集与化学成分数据集两部分。研究采用UPLC-PDA分析不同批次SHZYD样品并进行方法学验证,共标定33个共有峰,12批样品相似度均高于0.90;同时采用UPLC-Q-Orbitrap HRMS检测并整理样品数据,共鉴定出102个化学成分。数据可用于中药复方质量控制、成分鉴定及相关药理研究(来源 DOI 解析,Creative Commons Attribution 4.0 International 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):水活中玉汤(SHZYD)是用于妇科疾病(如宫腔粘连和薄型子宫内膜)的经验方;然而,其物质基础仍不清楚。在本研究中,采用超高效液相色谱结合光电二极管阵列检测器(UPLC-PDA)分析不同批次的SHZYD样品并进行方法学验证,从而构建SHZYD的指纹图谱数据集。同时,采用UPLC结合四极杆-Orbitrap高分辨质谱(UPLC-Q-Orbitrap HRMS)检测并汇编SHZYD样品数据,从而构建SHZYD的化学成分数据集。在SHZYD指纹图谱中共标定了33个共有峰,12批样品的相似度均高于0.90。此外,在SHZYD中鉴定出102个化学成分,包括苯

【主题与分类】

主题标签:Chinese medicine and pharmacy、Pharmacology、Geochemistry、Organic chemistry、Medicinal chemistry、Drug management、Pharmaceutical statistics、Shuihuo Zhongyu decoction、Fingerprint、Chemical constituents。本站分类:其他/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=3eea3b59449f46749d4b84ffba807d7d

使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。

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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

水活中玉汤(SHZYD)是治疗妇科疾病(如宫腔粘连和子宫内膜过薄)的经验方,但其物质基础尚不明确。本研究采用超高效液相色谱-光电二极管阵列检测器(UPLC-PDA)分析不同批次的水活中玉汤样品并进行方法学验证,从而构建水活中玉汤的指纹图谱数据集。同时,采用超高效液相色谱-四极杆-静电场轨道阱高分辨质谱(UPLC-Q-Orbitrap HRMS)检测并汇编水活中玉汤样品数据,从而构建水活中玉汤的化学成分数据集。在水活中玉汤指纹图谱中共标定了33个共有峰,12批样品的相似度均在0.90以上。此外,在水活中玉汤中鉴定出102种化学成分,包括苯丙素类、单萜及其苷类、有机酸类、芳香羰基化合物、黄酮及其苷类、苯酞类、苯乙醇苷类等。

已建立的SHZYD指纹图谱和化学成分数据集可为SHZYD的质量控制及其药效物质的进一步深入研究提供系统性的数据支持和理论基础。

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。

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