儿童哮喘非靶向血浆代谢组学数据集:差异代谢物与通路注释

本数据集为儿童哮喘非靶向血浆代谢组学研究的处理后数据,纳入新疆医科大学第一附属医院2025年6月至9月招募的30名6-14岁正常体重儿童,其中15例初治哮喘患者(依据GINA 2025标准诊断)与15例年龄、性别匹配的健康对照,人群为中国新疆乌鲁木齐汉族儿童

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2026-04-25 更新
浏览 9
其他分类childhood asthmaplasma metabolomicsLC-MSuntargeted metabolomicsbiomarkersglycine-serine-threonine metabolism5-aminolevulinic acidL-tryptophanmulti-omicsBPGM
Untargeted Plasma Metabolomics Dataset for Childhood Asthma: Differential Metabolites and Pathway Annotations

基本信息

模态
其他
大小
0.000079802 GB
任务类型
分类
许可
CC BY 4.0
创建/更新时间
2026-04-25
版本
v1

资源简介

儿童哮喘非靶向血浆代谢组学数据集:差异代谢物与通路注释

Untargeted Plasma Metabolomics Dataset for Childhood Asthma: Differential Metabolites and Pathway Annotations

本数据集为儿童哮喘非靶向血浆代谢组学研究的处理后数据,纳入新疆医科大学第一附属医院2025年6月至9月招募的30名6-14岁正常体重儿童,其中15例初治哮喘患者(依据GINA 2025标准诊断)与15例年龄、性别匹配的健康对照,人群为中国新疆乌鲁木齐汉族儿童。血浆样本经隔夜空腹后以EDTA管采集,采用SHIMADZU Nexera X2 LC-30AD UHPLC与ACQUITY UPLC HSS T3色谱柱及质谱平台分析。数据可用于筛选哮喘差异代谢物、开展代谢通路注释与生物标志物探索(来源 figshare,CC BY 4.0 许可)。

【数据集背景】

项目资助方:Tianshan Elite High-Level Medical Talent Development Program (TSYC202301B003)。源站首次发布:2026-04-25。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):本数据集包含一项研究儿童哮喘代谢物改变的研究所产生的处理后非靶向血浆代谢组学数据。该研究于2025年6月至2025年9月在新疆医科大学第一附属医院招募了30名6-14岁正常体重儿童(15名初治哮喘患者和15名年龄、性别匹配的健康对照)。样本信息:- 哮喘组(NOA_01至NOA_15):n = 15,初治、正常体重儿童,依据GINA 2025标准诊断 - 对照组(HC_01至HC_15):n = 15,年龄、性别匹配的健康儿童 - 人群:来自中国新疆乌鲁木齐的汉族儿童人群 - 样本类型:隔夜空腹后采集于EDTA管中的血浆 分析平台:- LC系统:SHIMADZU Nexera X2 LC-30AD UHPLC - 色谱柱:ACQUITY UPLC HSS T3(2.1 x 100 mm,1.8 um,Waters)- MS syste

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 79.80 KB。数据集 DOI:10.6084/m9.figshare.32096113.v1。

【主题与分类】

源站学科分类:Medical biochemistry and metabolomics not elsewhere classified、Medical biochemistry - amino acids and metabolites。主题标签:childhood asthma、plasma metabolomics、LC-MS、untargeted metabolomics、biomarkers、glycine-serine-threonine metabolism、5-aminolevulinic acid、L-tryptophan、multi-omics、BPGM。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 Medical biochemistry and metabolomics not elsewhere classified、Medical biochemistry - amino acids and metabolites。

【获取与许可】

源站页面:https://figshare.com/articles/dataset/Untargeted_Plasma_Metabolomics_Dataset_for_Childhood_Asthma_Differential_Metabolites_and_Pathway_Annotations/32096113

使用许可:CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。

规范引用:Zhao, Junlin; Wang, Zhiyuan; Wang, Yanan; Dai, Qianqian; Li, Menghua; Maimaitiniyazi, Aliya; et al. (2026). Untargeted Plasma Metabolomics Dataset for Childhood Asthma: Differential Metabolites and Pathway Annotations. figshare. Dataset

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源站:https://doi.org/10.6084/m9.figshare.32096113

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据集大小约 79.8 KB。

数据说明

该数据集包含一项研究经过处理的血浆非靶向代谢组学数据,该研究旨在探究哮喘儿童的代谢物改变。研究于2025年6月至2025年9月期间在新疆医科大学第一附属医院招募了30名6-14岁的正常体重儿童(15名未接受过治疗的哮喘患者和15名年龄、性别相匹配的健康对照)。

样本信息:

  • 哮喘组(NOA_01至NOA_15):n = 15,未经治疗、体重正常的儿童,根据GINA 2025标准诊断
  • 对照组(HC_01至HC_15):n = 15,年龄和性别匹配的健康儿童
  • 人群:来自中国新疆乌鲁木齐的汉族儿童人群
  • 样本类型:过夜空腹后采集于EDTA管中的血浆

分析平台:

  • LC系统:SHIMADZU Nexera X2 LC-30AD UHPLC
  • 色谱柱:ACQUITY UPLC HSS T3(2.1 x 100 mm,1.8 um,Waters)
  • MS系统:Thermo Scientific Q Exactive Plus质谱仪
  • 电离方式:ESI正离子和负离子模式
  • 质量范围:75-1,050 m/z;MS1分辨率70,000

数据处理:

  • 峰检测和比对:MSDIAL v4.9
  • 注释数据库:HMDB、MassBank、GNPS、BaipuBio(BP-DB)
  • 质量偏差:<10 ppm;MS/MS偏差:<0.01 Da
  • 归一化:总峰面积归一化,采用单位方差(UV)缩放
  • 差异标准:p值 < 0.05 且 VIP(OPLS-DA)> 1

数据集内容:
Excel文件包含两个工作表:

  1. README:所有字段和方法的详细文档

差异代谢物:516种差异代谢物(373种上调,143种下调),注释信息包括代谢物ID、名称、分子式、离子模式、加合物、m/z、保留时间、数据库ID(HMDB、KEGG、PubChem)、化学分类、统计指标(Log2FC、倍数变化、VIP、p值、FDR q值),以及核心交集通路hsa00260(甘氨酸、丝氨酸和苏氨酸代谢)的KEGG通路注释。关键发现:甘氨酸-丝氨酸-苏氨酸代谢通路中的三种代谢物

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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