AL淀粉样变蛋白质组数据集
AL淀粉样变蛋白质组数据集提供眼睑、眼眶和结膜免疫球蛋白轻链淀粉样沉积蛋白质组数据,数据模态为表格,可用于淀粉样变性相关病例识别、诊断建模、分割检测、风险评估或临床研究复现。

基本信息
资源简介
AL淀粉样变蛋白质组数据集
【一句话概览】
本研究分析人眼睑、结膜和眼眶标本中免疫球蛋白轻链淀粉样变沉积物的蛋白质组成。通过激光捕获显微切割获取沉积物及对照组织,经液相色谱串联质谱鉴定蛋白,并采用无标记定量方法分析。结果显示,免疫球蛋白轻链κ或λ是沉积物中最主要的蛋白,载脂蛋白E和血清淀粉样P成分在三种组织中均与轻链沉积物相关。该方法对淀粉样变分型具有高灵敏度和特异性,或可为病理研究提供补充信息(来源 ProteomeXchange)。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Insight into the protein composition of immunoglobulin light chain deposits of eyelid, orbital, and conjunctival amyloidosis.》。
【数据内容】
源站原始描述:Amyloidosis is a disorder characterized by the formation of extracellular amyloid deposits. Immunoglobulin light-chain amyloidosis the most common form of amyloidosis can appear as a local disorder presented with mild symptoms or as a life threatening systemic disease. Identification of the proteins forming amyloid fibrils is essential for the diagnosis of the disease and knowledge about the overall protein composition of the deposits may lead to a larger understanding of the deposition events t…
中文译文(机器翻译,仅供快速理解,请以原文为准):淀粉样变性是一种以细胞外淀粉样沉积物形成为特征的疾病。免疫球蛋白轻链淀粉样变性是淀粉样变性最常见的形式,可表现为症状轻微的局部疾病,也可表现为危及生命的全身性疾病。鉴定形成淀粉样原纤维的蛋白质对于该疾病的诊断至关重要,而了解沉积物中蛋白质的整体组成可能有助于更深入地理解沉积事件,从而促进对分子病理学更详细的认识。在本研究中,我们研究了从人眼睑、结膜和眼眶标本中分离的AL淀粉样沉积物的蛋白质组成。沉积物和内对照组织(无明显沉积物的患者组织)通过激光捕获显微切割获取。捕获的淀粉样蛋白和对照样本中的蛋白质通过液相色谱串联质谱进行鉴定,随后使用无标记质谱定量方法——指数修正蛋白质丰度指数进行定量。免疫球蛋白轻链κ或λ被揭示为淀粉样沉积物中最主要的蛋白质。此外,蛋白质谱分析发现载脂蛋白E和血清淀粉样P成分与所有三种分析组织中的免疫球蛋白轻链沉积物相关。本研究使用的方法为淀粉样变性的分型提供了高灵敏度和特异性,并可能为淀粉样变性的病理学提供额外信息。
【数据结构与技术规格】
文件数 60 个。
【主题与分类】
主题标签:Biomedical、Homo sapiens (Human)、9606。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。
【获取与许可】
源站页面:https://proteomecentral.proteomexchange.org/dataset/PXD000743
规范引用:26500418
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://proteomecentral.proteomexchange.org/dataset/PXD000743
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- 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
ProteomeXchange PXD000743 Amyloidosis Dataset 数据集包含眼睑、眼眶和结膜免疫球蛋白轻链淀粉样沉积蛋白质组数据,可围绕淀粉样变性(Amyloidosis)开展病例筛选、特征提取、诊断分类、分割检测或预后分析。
数据加载示例(表格/文本类)
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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