基本信息

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时间序列

创建/更新时间

2026-10-21

资源简介

大规模LC-ToF-MS代谢组学分析中的故障排查：解决大队列中的复杂问题

Troubleshooting in Large-Scale LC-ToF-MS Metabolomics Analysis: Solving Complex Issues in Big Cohorts 是一个以大规模液相色谱-飞行时间质谱（LC-ToF-MS）代谢组学分析中的故障排查为主题的资源，来源站为 omicsdi.org，本站将其归类于呼吸系统疾病 / 哮喘方向，主题标签为 Metabolomics。该资源关注的核心问题是：在大队列代谢组学实验中，由于技术与实际操作层面的问题（例如质谱信号下降），单一批次往往无法完成全部样本的分析，质谱可能在实验过程中停止，从而产生多个样本批次；在此情形下，需要对数据进行细致处理，才能实现多批次数据集的准确联合分析。源站描述指出，该文献总结了大规模代谢组学分析中的分析策略，为面临类似问题的研究者提供参考。

【数据集背景】

代谢组学被理解为研究代谢相关化合物的科学，是解析疾病中代谢变化的重要工具。此类实验依赖高通量分析技术，如液相色谱与质谱联用（LC-ToF MS）。这种联用带来了灵敏度更高、特异性更强以及单次运行即可扩展代谢组覆盖范围等积极方面。然而，在单一批次中分析大量样本目前并不总是可行，原因在于技术与实践层面的问题（例如质谱信号的下降），这些问题会导致质谱在实验过程中停止，使实验获得的不止一个样本批次。在这一情况下，需要谨慎的数据处理，才能对多批次数据集进行准确的联合分析。该文献即围绕大规模分析中的分析策略进行总结。

【数据内容】

该资源主题为大规模 LC-ToF-MS 代谢组学分析中的故障排查，聚焦大队列实验因技术问题导致质谱信号下降、单批次无法完成全部样本分析而需进行多批次数据联合分析的情形。源站描述提及该文献总结了大规模代谢组学分析中的分析策略，但未提供具体的数据文件、样本数量、代谢物条目或统计结果等信息。

【采集与来源】

该资源来源站为 omicsdi.org。源站描述说明，相关实验依赖高通量分析技术，如液相色谱与质谱联用（LC-ToF MS），并讨论了在单批次无法完成全部样本分析时产生多批次数据的情形。关于样本采集地点、采集时间、仪器型号与具体实验方案等细节，源站未提供。

【适用场景】

该资源适用于大规模代谢组学实验中的故障排查与数据分析策略参考，尤其是当大队列实验因技术或实践问题（如质谱信号下降、质谱中途停止）而被迫分成多个样本批次时，可参考其关于多批次数据集联合分析的分析策略总结。本站将其归类于呼吸系统疾病 / 哮喘方向，但源站描述未具体说明该资源与哮喘或其他呼吸系统疾病之间的直接关联细节。

【使用方法】

源站描述仅说明该文献总结了大规模代谢组学分析中的分析策略，未提供具体的使用方法、操作步骤、软件工具或参数设置等信息。

【质量与限制】

源站描述指出，在单一批次中分析大量样本目前并不总是可行，技术及实践问题（如质谱信号下降）会导致质谱在实验过程中停止，从而获得多个样本批次，此时需要谨慎的数据处理才能实现多批次数据集的准确联合分析。除上述说明外，关于该资源的质量评估指标、数据完整性或验证结果，源站未提供。

【引用与许可】

源站未提供引用方式与许可信息。

原始链接

https://omicsdi.org/dataset/metabolights_dataset/MTBLS1133

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源站：https://omicsdi.org/dataset/metabolights_dataset/MTBLS1133

标准获取流程：

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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。

数据说明

代谢组学，作为一门研究代谢产物的科学，是解析疾病中代谢变化的重要工具。其实验依赖于高通量分析技术，如液相色谱-质谱联用（LC-ToF MS）。这种联用技术带来了诸多积极方面，如更高的灵敏度、特异性以及在单次运行中扩展代谢组覆盖范围。目前，由于技术和实际问题（例如质谱信号的下降），在单个批次中分析大量样品并不总是可行的，这导致质谱在实验过程中停止，从而获得不止一个样品批次。在这种情况下，需要仔细的数据处理，以便能够准确地对多批次数据集进行联合分析。本文总结了大规模代谢组学实验中的分析策略；特别关注了质量控制（QC）制备故障排除和数据处理。此外，还描述了标记内标物分析及其在数据处理中的目的，以及数据归一化程序（批内和批间）。

这些概念通过一项哮喘研究中165名患者的队列得到了例证。

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