心脏瓣膜病相关心房颤动中泛素化蛋白变化：人左心耳组织蛋白质组学
Chenkai Wu，心脏瓣膜病相关心房颤动中泛素化蛋白的变化：人左心耳组织蛋白质组学[数据集]。主题标签：心房颤动、心脏瓣膜病、泛素化蛋白、蛋白质组学、左心耳组织、循环系统疾病
基本信息
资源简介
心脏瓣膜病相关心房颤动中泛素化蛋白变化：人左心耳组织蛋白质组学
该数据集英文名为“Changes of ubiquitylated proteins in atrial fibrillation associated with heart valve disease: proteomics in human in left appendage tissue”，由Chenkai Wu发布，收录于ebi.ac.uk（PRIDE Archive，项目编号PXD030397）。数据集聚焦心脏瓣膜病相关心房颤动背景下泛素化蛋白的变化，采用人左心耳组织进行蛋白质组学研究。本站将其归类为循环系统疾病/其他。主题标签包括心房颤动、心脏瓣膜病、泛素化蛋白、蛋白质组学、左心耳组织、循环系统疾病。该数据集为研究心房颤动与心脏瓣膜病交互作用中的蛋白泛素化修饰提供了组学层面的数据资源。
【数据集背景】
心房颤动是常见的循环系统疾病，常与心脏瓣膜病并存。泛素化作为一种重要的蛋白质翻译后修饰，参与蛋白质降解、信号转导等多种细胞过程，其在心房颤动伴心脏瓣膜病中的作用受到关注。该数据集以人左心耳组织为研究对象，旨在呈现心脏瓣膜病相关心房颤动中泛素化蛋白的变化情况，属于蛋白质组学范畴的数据资源。源站未提供更详细的研究背景说明。
【数据内容】
数据集主题为心脏瓣膜病相关心房颤动中泛素化蛋白的变化，研究材料为人左心耳组织，方法学归属蛋白质组学。主题标签涵盖心房颤动、心脏瓣膜病、泛素化蛋白、蛋白质组学、左心耳组织及循环系统疾病。源站未提供样本数量、蛋白鉴定数量、泛素化位点数目等具体数据内容。
【采集与来源】
数据来源于ebi.ac.uk的PRIDE Archive，项目编号为PXD030397，发布者为Chenkai Wu。源站描述以数据集引用形式给出，标明该数据集发表于上述平台。源站未提供样本采集地点、采集时间、临床分组、伦理审批及仪器平台等细节。
【适用场景】
该数据集可用于探讨心脏瓣膜病相关心房颤动中人左心耳组织泛素化蛋白变化的研究场景，适合作为蛋白质组学数据资源供相关领域研究者参考。源站未提供具体的适用分析类型或应用案例。
【使用方法】
源站未提供数据下载方式、文件格式、分析流程或使用说明。
【质量与限制】
源站未提供数据质量评估、样本量、技术重复、缺失值处理及局限性说明。
【引用与许可】
引用信息为：Chenkai Wu, Changes of ubiquitylated proteins in atrial fibrillation associated with heart valve disease: proteomics in human in left appendage tissue [Dataset]. https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD030397。源站未提供许可条款信息。
下载信息
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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://ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD030397
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:
数据说明
陈凯，与心脏瓣膜病相关的心房颤动中泛素化蛋白的变化：人左心耳组织的蛋白质组学研究[数据集]。https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD030397
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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