MTBLS15541:MC903诱导特应性皮炎样小鼠口服活或热灭活唾液联合乳杆菌Ls.0403的盲肠非靶向代谢组学分析

本项目表征了在口服活菌或热灭活的 Ligilactobacillus salivarius Ls.0403 后,MC903 诱导的特应性皮炎样小鼠模型中的盲肠代谢谱

metabolights
浏览 23
其他分类非靶向代谢组液相色谱质谱盲肠内容物特应性皮炎肠道微生态益生菌干预差异代谢物代谢谱分析
MTBLS15541: Untargeted cecal metabolomic profiling in MC903-induced atopic dermatitis-like mice orally administered live or heat-killed Ligilactobacillus salivarius Ls.0403

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-01

资源简介

MTBLS15541:MC903诱导特应性皮炎样小鼠口服活或热灭活唾液联合乳杆菌Ls.0403的盲肠非靶向代谢组学分析

本项目表征了在口服活菌或热灭活的 Ligilactobacillus salivarius Ls.0403 后,MC903 诱导的特应性皮炎样小鼠模型中的盲肠代谢谱

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):本项目表征了在口服活菌或热灭活的 Ligilactobacillus salivarius Ls.0403 后,MC903 诱导的特应性皮炎样小鼠模型中的盲肠代谢谱。从四个实验组收集盲肠内容物样本,包括空白组(Blank)、模型组(Model)、活菌 Ls.0403 组和热灭活 Ls.0403 组,每组 6 个生物学重复。采用正离子和负离子两种电离模式进行非靶向液相色谱-质谱分析,以表征盲肠代谢谱中与处理相关的变化。

【主题与分类】

主题标签:非靶向代谢组、液相色谱质谱、盲肠内容物、特应性皮炎、肠道微生态、益生菌干预、差异代谢物、代谢谱分析。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ebi.ac.uk/metabolights/MTBLS15541

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

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://ebi.ac.uk/metabolights/MTBLS15541

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。

数据说明

本项目表征了在口服活菌或热灭活的 Ligilactobacillus salivarius Ls.0403 后,MC903 诱导的特应性皮炎样小鼠模型中的盲肠代谢谱。从四个实验组收集盲肠内容物样本,包括空白组(Blank)、模型组(Model)、活菌 Ls.0403 组和热灭活 Ls.0403 组,每组 6 个生物学重复。采用正离子和负离子两种电离模式进行非靶向液相色谱-质谱分析,以表征盲肠代谢谱中与处理相关的变化。

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。

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案