动脉粥样硬化蛋白质组图谱：斑块炎症与钙化的区域蛋白质组特征

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/pride/PXD031052

标准获取流程：

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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

背景：我们利用蛋白质组学技术，旨在揭示人动脉粥样硬化病变的新分子亚型，研究其与组织学和影像学的关联，并将其与长期心血管结局相联系。方法：从120例接受颈动脉内膜切除术的患者中获取了219份样本。序列蛋白提取与多重发现蛋白质组学相结合。针对135种蛋白质的平行反应监测被用于靶向验证。采用统计学、生物信息学和机器学习方法的结合进行差异表达、网络、通路富集分析，并训练和评估预后模型。结果：我们对斑块核心和周边进行的广泛蛋白质组学分析，与迄今为止最大的动脉粥样硬化蛋白质组学研究相比，将斑块蛋白质组的覆盖范围扩大了一倍。斑块炎症和钙化特征呈负相关，并通过靶向蛋白质组学得到验证。炎症特征富含中性粒细胞衍生蛋白，包括钙卫蛋白（S100A8/9）和髓过氧化物酶。

钙化特征包含胎球蛋白-A、骨桥蛋白和γ-羧基化蛋白。动脉粥样硬化蛋白质组中的性别差异可由女性中钙化斑块比例较高来解释。单细胞RNA测序数据主要将炎症特征归因于中性粒细胞和巨噬细胞，将钙化特征归因于平滑肌细胞，但某些血浆蛋白除外，这些蛋白并未表达而是保留在斑块中，即胎球蛋白-A。回声性病变反映了斑块的胶原含量和钙化，但颈动脉双功超声未能捕捉到症状性斑块中炎症蛋白变化的程度。对蛋白质组学数据应用降维和机器学习定义了4种不同的斑块表型，并揭示了与平滑肌细胞含量、斑块钙化和s相关的关键蛋白特征。

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。