S1 数据集：毛发矿物质与游离氨基酸健康指标研究数据
该数据集来自 plos.figshare.com，包含 1 个 Excel 文件，围绕毛发毛干中矿物质与游离氨基酸成分的分析，用于建立新的健康指标与疾病诊断方法
基本信息
资源简介
S1 数据集：毛发矿物质与游离氨基酸健康指标研究数据
S1 Dataset -
该数据集来自 plos.figshare.com，包含 1 个 Excel 文件，围绕毛发毛干中矿物质与游离氨基酸成分的分析，用于建立新的健康指标与疾病诊断方法。研究先评估健康人群的毛发成分范围，再与糖尿病、高血压、雄激素性脱发、重度抑郁症、阿尔茨海默病及卒中患者进行对比分析，统计上采用学生 t 检验比较健康人与各类疾病患者的毛发成分。数据可用于探索毛发成分作为非侵入性健康指标与疾病诊断依据的可行性（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2024-05-08。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：全球范围内，人口快速老龄化预计在21世纪下半叶将更加严重。因此，预计对创新、非侵入性健康指标和诊断方法的需求将不断增长，以支持疾病预防、护理和健康促进工作。在本研究中，我们旨在通过分析毛干中所含的矿物质和游离氨基酸成分，建立一种新的健康指标和疾病诊断方法。我们首先评估了健康人体内这些成分的范围，然后对糖尿病、高血压、雄激素性脱发、重度抑郁症、阿尔茨海默病和卒中受试者的这些成分进行了比较分析。在统计分析中，我们首先使用学生t检验比较健康人与各种疾病患者的毛发成分。然而
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 748.78 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0301092.s006。
【主题与分类】
源站学科分类：Biochemistry、Medicine、Neuroscience、Physiology、Chemical Sciences not elsewhere classified、Biological Sciences not elsewhere classified。主题标签：new health index、major depressive disorder、invasive health indicators、health promotion efforts、free amino acids、support disease prevention、disease diagnosis method、comparative analysis based、hair shaft components、hair shaft。本站分类：皮肤与结缔组织疾病/毛发疾病。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Biochemistry、Medicine、Neuroscience、Physiology、Chemical Sciences not elsewhere classified、Biological Sciences not elsewhere classified。
【获取与许可】
源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/S1_Dataset_-/25775445
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Ota, Atsuko; Kitamura, Hiroaki; Sugimoto, Keigo; Ogawa, Miho; Dohmae, Naoshi; Okuno, Hiroki; et al. (2024). S1 Dataset -. PLOS ONE. Dataset
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：S1 Dataset -
- DOI：10.1371/journal.pone.0301092.s006
- 发布日期：2024-05-08
- 文件数：1 个
- 文件总体积：748.78 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/S1_Dataset_-/25775445
命令行下载
curl -L -o "pone.0301092.s006.xlsx" "https://ndownloader.figshare.com/files/46183623"
文件清单
pone.0301092.s006.xlsx（748.78 KB）
文件总体积 748.78 KB（源站 API 实测）。
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。
数据说明
全球范围内，预计到21世纪下半叶，人口快速老龄化问题将变得更加严峻。因此，人们对于创新、非侵入性健康指标和诊断方法的需求日益增长，以支持疾病预防、护理和健康促进工作。在本研究中，我们旨在通过分析毛干中所含的矿物质和游离氨基酸成分，建立一种新的健康指标和疾病诊断方法。我们首先评估了健康人群中这些成分的范围，然后对糖尿病、高血压、雄激素性脱发、重度抑郁症、阿尔茨海默病和卒中受试者的这些成分进行了比较分析。在统计分析中，我们首先使用学生t检验比较健康人与各种疾病患者的毛发成分。然而，由于健康组的样本量远大于疾病组的样本量，许多矿物质和游离氨基酸在所有疾病中均显示出显著差异。
因此，我们尝试基于效应量进行比较分析，因为效应量不受样本量差异的影响。结果，与t检验分析相比，我们能够针对所有疾病缩小矿物质和游离氨基酸的范围。对于糖尿病，t检验将矿物质缩小到15种，而效应量测量将其缩小到3种（Cr、Mn和Hg）。对于游离氨基酸，t检验将其缩小到15种矿物质。通过测量效应量，我们能够将其缩小到7种（Gly、His、Lys、Pro、Ser、Thr和Val）。利用效应量也有可能缩小其他疾病中的矿物质和游离氨基酸范围，并通过使用效应量来识别潜在的健康指标和疾病相关成分。
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0301092.s006（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/S1_Dataset_-/25775445）。
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