GNPS 微生物演示数据 ASM 2017
该数据集为 GNPS 微生物演示数据 ASM 2017，来源于 omicsdi.org，主题标签为代谢组学，本站归类于呼吸道疾病与囊性纤维化方向
基本信息
资源简介
GNPS 微生物演示数据 ASM 2017
GNPS Microbial Demo Data ASM 2017 是一套以代谢组学为主题的数据集，在分类上归属于呼吸道疾病与囊性纤维化方向，来源为 omicsdi.org。按照源站说明，该数据集汇集了一批样本，用于演示在囊性纤维化患者的痰液样本中检测铜绿假单胞菌（P. aeruginosa）代谢产物。数据集名称中的 ASM 2017 提示其与 2017 年相关学术会议场景有关，整体定位偏向方法演示与流程展示，而非大规模临床队列研究。其核心价值在于以真实样本类型为背景，展示微生物代谢物检测的可行路径，为代谢组学在呼吸道感染研究中的应用提供直观示例。
【数据集背景】
囊性纤维化是一种累及呼吸系统的遗传性疾病，患者气道内常出现以铜绿假单胞菌为代表的微生物定植与感染，微生物代谢产物因此成为观察感染状态的重要分子线索。代谢组学能够在整体层面捕捉样本中的小分子成分，为研究宿主与微生物之间的相互作用提供手段。该数据集正是在这一背景下构建的演示性资源，旨在展示如何在囊性纤维化痰液样本中实现铜绿假单胞菌代谢物的检测。其名称中的 GNPS 指向微生物相关质谱数据的分析生态，ASM 2017 则表明其与 2017 年的学术交流场景相关联。
【数据内容】
该数据集是一批样本的集合，主题标签为代谢组学。源站描述明确指出，这些样本用于演示铜绿假单胞菌代谢产物在囊性纤维化痰液样本中的检测。除样本集合这一基本形态及上述演示目标外，源站未提供关于样本数量、分组设计、代谢物种类、检测到的具体化合物名称或数据文件构成等更细化的信息。
【采集与来源】
数据集来源于 omicsdi.org，英文名称为 GNPS Microbial Demo Data ASM 2017。源站未提供样本采集地点、采集时间、受试者来源、样本处理流程以及仪器平台等具体采集信息。
【适用场景】
基于源站描述，该数据集适用于代谢组学方法演示，尤其是针对囊性纤维化痰液样本中微生物代谢产物检测的流程展示与教学示例。它也可作为呼吸道疾病与囊性纤维化方向相关研究的参考性数据资源。源站未提供关于临床诊断、疗效评估或其他具体应用场景的说明。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方式、分析流程、软件工具要求或数据处理步骤。
【质量与限制】
该数据集定位为演示性样本集合，其规模与设计目标偏向方法展示，而非系统性研究。源站未提供样本量、数据完整性、质控指标或技术验证结果等信息，因此其数据质量与适用范围需结合源站进一步确认。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用方式、许可协议或使用条款信息。
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/MSV000081107
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
A collection of samples to demonastrate P. aeruginosa metabolite detection in a cystic fibrosis sputum sample.
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。
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