临床呼吸组学数据集的峰表与分析脚本
本数据集包含临床呼吸组学研究的峰表与分析脚本，通过GC-MS对233例患者样本进行呼吸分子检测，覆盖哮喘、支气管扩张和慢性阻塞性肺疾病三种疾病
基本信息
资源简介
临床呼吸组学数据集的峰表与分析脚本
Peak Tables and the analysis script of Clinical Breathomics Dataset
本数据集包含临床呼吸组学研究的峰表与分析脚本，通过GC-MS对233例患者样本进行呼吸分子检测，覆盖哮喘、支气管扩张和慢性阻塞性肺疾病三种疾病。数据包含VOCs峰表、元数据及分析代码，采用统一采样协议，可用于识别和进一步研究患者呼吸中的潜在生物标志物，支持诊断与监测研究（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
项目资助方：NSTC 111-2320-B-002-043-MY2。源站首次发布：2024-02-06。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：我们进行了GC-MS分析，检测了233例患者样本中的呼吸分子，以创建临床呼吸组学数据集。呼吸分子可以反映多种状况，包括人类心理和病理状态以及微生物组。检测呼吸分子的非侵入性在诊断和监测能力方面具有显著优势。该数据集包含哮喘、支气管扩张和慢性阻塞性肺疾病患者呼吸中存在的VOCs。该数据集是针对3种疾病的广泛人类临床呼吸分子集合，并使用一致的样本采集方案收集。我们相信，这个临床呼吸组学数据集将成为研究人员和临床医生在寻求识别和进一步研究患者呼吸中潜在生物标志物时的宝贵资源。
【数据结构与技术规格】
文件数 7 个，合计 155.45 KB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.23522490.v6。
【主题与分类】
源站学科分类：Respiratory diseases。主题标签：asthma biomarkers、Bronchiectasis.、chronic obstructive pulmonary disease、volative organic compounds、breath analysis methods。本站分类：呼吸系统疾病/哮喘。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Respiratory diseases。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/R_script_for_GC-MS_data_analysis_and_peak_tables_for_asthma_bronchiectasis_and_chronic_obstructive_pulmonary_disease_patients_/23522490
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Kuo, Ping-Hung; Jhong, Yue-Chen; Kuo, Tien-Chueh; Hsu, Yu-Ting; Kuo, Ching-hua; Tseng, Yufeng (2023). Peak Tables and the analysis script of Clinical Breathomics Dataset. figshare. Dataset
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数据集获取
源站：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.23522490.v4
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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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 155.5 KB。
数据说明
我们已对233份患者样本进行了GC‒MS分析以检测呼气分子，从而创建了临床呼气组学数据集。呼气分子能够反映多种状况，包括人的心理和病理状态以及微生物组。检测呼气分子的非侵入性在诊断和监测能力方面具有显著优势。该数据集包含哮喘、支气管扩张和慢性阻塞性肺病患者呼气中的VOCs。该数据集是针对3种疾病的大规模人类临床呼气分子集合，并且采用一致的样本采集方案进行收集。我们相信，该临床呼气组学数据集将成为研究人员和临床医生在寻找并进一步研究患者呼气中潜在生物标志物时的宝贵资源。
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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