草药矿物制剂Chandramrita rasa的综合分析数据集：HPTLC指纹图谱及胡椒碱含量测定、FTIR光谱、SEM-EDS、XRD、CHNS-O、ICP-AES和AAS表征

数据集获取

源站：https://doi.org/10.17632/3tspp3hyt7

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据集大小约 23.3 MB。

数据说明

本数据集提供了Chandramrita Rasa（CHR）的综合药学分析概况，CHR是一种经典的阿育吠陀草药-矿物制剂，传统上用于治疗发热、咳嗽、感冒、支气管炎、哮喘及相关呼吸系统疾病。为全面表征其植物化学、元素、理化、形态学及结晶特性，采用多种互补分析技术对CHR进行了评估，包括高效薄层色谱法（HPTLC）、傅里叶变换红外光谱法（FTIR）、CHNS-O元素分析、电感耦合等离子体-原子发射光谱法（ICP-AES）、原子吸收光谱法（AAS）、场发射扫描电子显微镜联用能量色散X射线光谱法（FEG-SEM/EDS）以及X射线衍射法（XRD）。HPTLC数据集包括色谱图、光密度图、校准数据、峰轮廓以及胡椒碱的定量估算，而FTIR则提供了代表该制剂中主要官能团的特征光谱指纹图谱。

CHNS-O、ICP-AES和AAS数据集提供了有机和无机元素组成的定量信息，包括主量元素和微量元素。FEG-SEM/EDS数据提供形态学和元素信息，而XRD数据有助于评估制剂的结晶特征和物相组成。整合了先进的色谱、光谱、质谱、显微和基于衍射的方法，以生成CHR的多维分析指纹图谱。汇编了关键分析参数，包括保留因子、峰特征、光谱吸收带、元素浓度、形态特征和衍射图谱，以支持解释和比较评估。该数据集的结构旨在促进药物表征、质量控制、真伪鉴别、分析方法开发和标准化。

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。