整合多组学与机器学习的结核病诊断生物标志物发现数据集
该数据集来自 search.dataone.org，包含一项整合多组学与机器学习研究的元数据文件、原始数据和处理后数据，覆盖 3 个队列
基本信息
资源简介
整合多组学与机器学习的结核病诊断生物标志物发现数据集
Integrated Multi-Omics and Machine Learning for Tuberculosis Diagnostic Biomarker Discovery
该数据集来自 search.dataone.org，包含一项整合多组学与机器学习研究的元数据文件、原始数据和处理后数据，覆盖 3 个队列。研究采用整合多组学方法结合预测性机器学习建模，旨在识别并验证能够区分活动性结核病（TB）与非结核分枝杆菌（NTM）感染、潜伏性结核感染（LTBI）及其他肺部疾病（ODx）的循环免疫代谢生物标志物。数据可用于结核病鉴别诊断相关的生物标志物发现与机器学习分类建模研究（来源 DataONE，http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0 许可）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：该存储库包含 Tien NTN 和 Yen NTH 等人研究中 3 个队列的元数据文件、原始数据和处理后数据。与该数据存储库相关的研究采用整合多组学方法结合预测性机器学习建模，以识别并验证能够区分活动性结核病（TB）与非结核分枝杆菌（NTM）感染、潜伏性结核感染（LTBI）及其他肺部疾病（ODx）的循环免疫代谢生物标志物。
【主题与分类】
主题标签：Medicine, Health and Life Sciences。本站分类：呼吸系统疾病/肺结核。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3A9a4386b8e22b5bb12d35e43d8ccbc001b85ffa091289f4dd213d0e211be4c748
使用许可：http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0。
下载信息
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使用方式
数据集获取
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
该存储库包含Tien NTN与Yen NTH等人研究中3个队列的元数据文件、原始数据和处理后数据。与该数据存储库相关的研究采用整合性多组学方法，并结合预测性机器学习建模，以识别和验证能够区分活动性结核病（TB）与非结核分枝杆菌（NTM）感染、潜伏性结核感染（LTBI）及其他肺部疾病（ODx）的循环免疫代谢生物标志物。
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
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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