COVID_19代谢组学与机器学习自动化诊断及风险评估数据集

数据集概述

本数据集包含用于COVID-19自动化诊断及风险评估的血浆样本质谱数据，基于2020年4-7月巴西三个疫情中心815例患者（含COVID-19患者、对照组及疑似病例）的横断面研究，结合机器学习算法分析代谢物标志物，支持疾病筛查与风险评估研究。

文件详解

• 文件名称：Cov19_Datasets_README.pdf
• 文件格式：PDF
• 内容说明：数据集说明文档，可能包含数据采集背景、样本信息、分析方法及文件使用指南等内容
• 文件名称：Cov19_Datasets.zip
• 文件格式：ZIP
• 内容说明：压缩包文件，可能包含COVID-19血浆样本质谱原始数据或处理后数据，具体内容需解压后查看

适用场景

• COVID-19诊断模型开发：基于代谢组学数据训练机器学习诊断模型
• 疾病风险评估研究：分析代谢标志物与患者健康结局的关联
• 临床决策支持工具研发：辅助医疗人员进行患者管理与筛查
• 病毒感染代谢机制研究：探索COVID-19病理生理相关的代谢分子变化