GNPS-囊性纤维化人肺组织代谢组数据
该数据集来自 omicsdi.org，为与囊性纤维化相关的人肺组织代谢组数据，采集自 3 名患者的肺组织样本。数据主题为 Metabolomics，可用于囊性纤维化肺部代谢特征的研究，支持代谢物层面的分析与比较（来源 omicsdi.org）
基本信息
资源简介
GNPS-囊性纤维化人肺组织代谢组数据
GNPS-Cystic Fibrosis_Human lung tissue 是一个以囊性纤维化相关人肺组织为对象、主题为代谢组学（Metabolomics）的数据集，来源于 omicsdi.org。该数据集收录了来自 3 名囊性纤维化患者的肺组织样本所采集的代谢组数据，可用于囊性纤维化肺部代谢特征的研究，并支持在代谢物层面开展分析与比较。囊性纤维化是一种累及呼吸系统的疾病，肺部病变是其重要临床表现之一，因此围绕肺组织开展的代谢组学数据对于理解该疾病状态下的局部代谢变化具有参考价值。本数据集在分类上归属于呼吸系统疾病 / 其他，整体规模较小，样本来源集中于 3 名患者的肺组织，适合作为特定研究方向上的探索性数据资源使用。
【数据集背景】
囊性纤维化是一种与呼吸系统密切相关的疾病，肺部常出现显著的病理改变。代谢组学从代谢物层面刻画生物样本的化学组成，能够反映组织在特定生理或病理状态下的代谢活动。该数据集正是在这一背景下产生，聚焦于与囊性纤维化相关的人肺组织，主题标签为 Metabolomics，旨在为囊性纤维化肺部代谢特征的研究提供数据基础。数据集在分类体系中归入呼吸系统疾病 / 其他，说明其服务于呼吸系统疾病相关研究，但并未进一步细分到更具体的疾病子类。
【数据内容】
该数据集的内容为与囊性纤维化相关的人肺组织代谢组数据，采集对象为 3 名患者的肺组织样本。数据主题为代谢组学，意味着数据围绕代谢物层面的信息展开，可用于代谢物层面的分析与比较。除上述信息外，关于数据的具体代谢物种类、检测平台、数据文件格式与数量等细节，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 omicsdi.org。根据源站描述，数据收集自与囊性纤维化相关的肺组织，样本来自 3 名患者。数据集的英文名称为 GNPS-Cystic Fibrosis_Human lung tissue，其中体现了囊性纤维化与人肺组织这两个核心要素。关于样本采集的具体流程、伦理审批信息、采集时间与地点等，源站未提供。
【适用场景】
基于其主题与样本来源，该数据集可用于囊性纤维化肺部代谢特征的研究，支持在代谢物层面进行分析与比较。例如，研究者可将其作为探索囊性纤维化肺组织代谢组成的参考数据，或用于与其他代谢组学数据在代谢物层面进行对照讨论。由于样本量有限，其更适用于探索性分析或方法学验证等场景。关于该数据集在其他具体研究场景中的应用，源站未提供。
【使用方法】
该数据集以代谢组学数据的形式提供，使用者可围绕代谢物层面的信息开展分析与比较。关于数据的具体获取方式、文件组织方式、预处理步骤与分析流程，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集的样本来自 3 名患者的肺组织，样本数量较少，研究结论的外推需谨慎。关于数据质量评估、缺失值情况、批次效应以及重复性等信息，源站未提供。
【引用与许可】
关于该数据集的引用方式与许可条款，源站未提供。
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/MSV000079398
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
该数据收集自3名患者与囊性纤维化相关的肺组织。
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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