蛋白质组学数据集：失活脂毒性神经酰胺治疗长链脂肪酸氧化障碍心肌病
该数据集来自 Harvard Dataverse，主题为通过失活脂毒性神经酰胺治疗长链脂肪酸氧化障碍相关心肌病的蛋白质组学研究，作者为 NORRIS, MARIE，发布于 2025 年
基本信息
资源简介
蛋白质组学数据集：失活脂毒性神经酰胺治疗长链脂肪酸氧化障碍心肌病
Proteomics Dataset 是一项发布于 2025 年的蛋白质组学数据集，作者为 NORRIS, MARIE，由 Harvard Dataverse 收录，来源站为 doi.org。该数据集在本站归入心血管系统疾病 / 心肌病分类，主题标签为 Medicine, Health and Life Sciences。从源站描述来看，该数据集围绕“通过失活脂毒性神经酰胺治疗长链脂肪酸氧化障碍相关心肌病”这一研究方向展开，属于蛋白质组学层面的科学数据资源，可供关注心肌病发病机制与治疗干预的研究者参考使用。
【数据集背景】
该数据集的研究背景聚焦于长链脂肪酸氧化障碍相关心肌病。长链脂肪酸氧化障碍是一类脂肪酸代谢异常疾病，心肌病是其重要临床表现之一。源站描述指出，该数据集对应的研究主题为“通过失活脂毒性神经酰胺治疗长链脂肪酸氧化障碍相关心肌病”，即围绕脂毒性神经酰胺这一环节，探索其在心肌病治疗中的干预价值。数据集所属分类为心血管系统疾病 / 心肌病，主题标签为 Medicine, Health and Life Sciences，说明其服务于医学与生命科学领域中心肌病相关的基础与转化研究。
【数据内容】
该数据集为蛋白质组学数据集，其内容属于蛋白质组学层面的实验数据。源站描述仅给出研究主题，即从失活脂毒性神经酰胺以治疗长链脂肪酸氧化障碍相关心肌病的角度组织数据。关于数据的具体文件构成、样本数量、蛋白鉴定数量、定量指标、分组设计等细节，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源站为 doi.org，收录机构为 Harvard Dataverse，作者为 NORRIS, MARIE，发布时间为 2025 年。数据集英文名称为 Proteomics Dataset。关于样本采集的具体流程、实验平台、仪器型号、试剂来源、伦理审批信息等，源站未提供。
【适用场景】
基于其主题与分类，该数据集适用于心血管系统疾病尤其是心肌病相关的研究场景，特别是长链脂肪酸氧化障碍相关心肌病的机制探索与治疗干预研究，以及脂毒性神经酰胺相关通路的蛋白质组学分析。数据集主题标签为 Medicine, Health and Life Sciences，也可作为医学与生命科学领域相关教学与方法学参考的数据资源。关于具体适用分析类型与验证场景，源站未提供。
【使用方法】
该数据集通过 doi.org 来源站发布，并由 Harvard Dataverse 收录，使用者可按该数据集的发布渠道获取。关于数据文件的格式、字段说明、预处理步骤、分析流程与软件要求等，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集由 Harvard Dataverse 收录，作者为 NORRIS, MARIE，发布于 2025 年，来源站为 doi.org。关于数据质量评估、缺失值情况、批次效应、样本代表性及使用限制等，源站未提供。
【引用与许可】
该数据集的作者为 NORRIS, MARIE，收录机构为 Harvard Dataverse，来源站为 doi.org，发布年份为 2025 年。关于引用格式、许可协议与使用条款等，源站未提供。
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）
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使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.7910/dvn/j7afpx
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:
数据集大小约 55.3 KB。
数据说明
Proteomics Dataset from Inactivating Lipotoxic Ceramides to Treat Cardiomyopathy in Long-Chain Fatty Acid Oxidation Disorders
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
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