GNPS 微生物组核心哮喘血液样本
数据覆盖哮喘相关的血液样本代谢组学信息，可用于哮喘相关的代谢物分析、微生物组与代谢关联研究等场景（来源 omicsdi.org）
基本信息
资源简介
GNPS 微生物组核心哮喘血液样本
GNPS Microbiome Core Asthma Blood Samples 是一个面向哮喘研究的代谢组学数据集，英文名称直接体现了其与 GNPS、微生物组核心平台以及哮喘血液样本之间的关联。该数据集在分类上归属于呼吸系统疾病下的哮喘方向，来源站为 omicsdi.org。根据源站描述，该数据集对应 MAP Project 25 中为 UCSD Microbiome Core 运行的 25 份哮喘血液样本。其主题标签为 Metabolomics，说明数据核心属于代谢组学范畴。整体来看，该数据集围绕哮喘相关的血液样本提供代谢组学信息，可用于哮喘相关的代谢物分析、微生物组与代谢关联研究等场景，为呼吸系统疾病尤其是哮喘的代谢层面研究提供数据基础。
【数据集背景】
该数据集与 MAP Project 25 相关，源站描述明确指出这些样本是为 UCSD Microbiome Core 运行的哮喘血液样本。数据集被归入呼吸系统疾病 / 哮喘分类，主题标签为 Metabolomics，表明其产生和组织的背景与哮喘疾病研究及代谢组学分析密切相关。关于该项目更具体的立项背景、研究目标、所属机构间的协作细节，源站未提供。
【数据内容】
从源站描述可知，该数据集包含 25 份哮喘血液样本，且这些样本以代谢组学为标签，说明数据内容涉及血液样本的代谢组学信息。数据集英文名中包含 GNPS Microbiome Core，提示其与 GNPS 及微生物组核心平台存在关联。关于具体检测到的代谢物种类、数量、丰度信息、样本分组方式、临床指标或微生物组组成等细节，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集的来源站为 omicsdi.org。源站描述说明，这些哮喘血液样本是为 UCSD Microbiome Core 运行的 MAP Project 25 样本。关于样本采集地点、采集时间、受试者招募标准、样本处理流程、仪器平台、检测方法等具体采集与实验信息，源站未提供。
【适用场景】
依据其主题标签和短描述线索，该数据集可用于哮喘相关的代谢物分析，也可用于微生物组与代谢关联研究等场景。由于数据涉及哮喘血液样本的代谢组学信息，其潜在应用方向包括呼吸系统疾病中哮喘的代谢特征探索，以及将代谢组学数据与微生物组信息结合开展关联分析。关于更具体的适用场景、分析目标或疾病分层用途，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法，包括数据下载方式、文件格式、预处理步骤、分析工具或流程说明等。使用者如需使用，应参考来源站 omicsdi.org 及数据集相关页面提供的进一步信息。
【质量与限制】
源站未提供关于该数据集质量评估、数据完整性、样本代表性、技术偏差或使用限制的说明。已知信息仅包括样本数量为 25 份哮喘血液样本，以及其代谢组学主题标签。关于数据质量与限制的具体内容，源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用方式、许可协议、使用条款或授权信息。如需引用或使用，应查阅来源站 omicsdi.org 上该数据集对应页面所附的相关说明。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放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/gnps/MSV000090246
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。
- OpenDataLab:
数据说明
MAP Project 25 asthma blood samples run for the UCSD Microbiome Core
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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