急性冠脉综合征与稳定型冠心病血小板释放物蛋白质组比较分析

该数据集来自 omicsdi.org,属于循环系统疾病/其他分类,主题为血小板释放物(PR)的蛋白质组学研究。研究对13例急性冠脉综合征(ACS-STEMI)患者与14例稳定型心绞痛患者经1U/ml凝血酶诱导的血小板释放物进行非标记定量(LFQ)蛋白质组分析,采用串联质谱方法,鉴定出差异释放的血小板

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时间序列分类Platelet releasateProteomicsPlateletsAcute coronary syndromeStable coronary artery diseaseLc-ms/ms
Comparative platelet releasate proteome profiling of acute coronary syndrome versus stable coronary artery disease

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

急性冠脉综合征与稳定型冠心病血小板释放物蛋白质组比较分析

该数据集来自 omicsdi.org,属于循环系统疾病/其他分类,主题为血小板释放物(PR)的蛋白质组学研究。研究对13例急性冠脉综合征(ACS-STEMI)患者与14例稳定型心绞痛患者经1U/ml凝血酶诱导的血小板释放物进行非标记定量(LFQ)蛋白质组分析,采用串联质谱方法,鉴定出差异释放的血小板蛋白,包括tetranectin(CLEC3B)、protein disulfide-isomerase-A3(PDIA3)、凝血因子V(F5)和fibronectin(FN1),并发现全部9个差异蛋白均与GO细胞组分术语“细胞外囊泡”相关。该数据可用于冠心病血小板释放物蛋白质组特征比较研究(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):血小板活化后释放大量可溶性和囊泡信号,统称为“血小板释放物”(PR)。PR的内容物在止血、炎症和病理后遗症中发挥重要作用。尽管如此,尚未开展研究冠心病中PR的蛋白质组学研究。我们采用串联质谱方法,对13例急性冠脉综合征(ACS-STEMI)患者与14例稳定型心绞痛患者经1U/ml凝血酶诱导的PR进行了比较非标记定量(LFQ)蛋白质组分析。我们鉴定出差异释放的血小板蛋白,包括tetranectin(CLEC3B)、protein disulfide-isomerase-A3(PDIA3)、凝血因子V(F5)和fibronectin(FN1)。引人注目的是,全部9个差异蛋白均与GO细胞组分术语“细胞外囊泡”相关,并且检测到EVs水平降低

【主题与分类】

主题标签:Platelet releasate、Proteomics、Platelets、Acute coronary syndrome、Stable coronary artery disease、Lc-ms/ms。本站分类:循环系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/pride/PXD009356

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    • 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。

数据说明

活化后,血小板释放多种可溶性和囊泡性信号分子,统称为“血小板释放物”(PR)。该释放物的内容物在止血、炎症及病理性后遗症中发挥重要作用。尽管如此,针对冠状动脉疾病中血小板释放物的蛋白质组学研究尚未开展。我们采用串联质谱方法,对13例急性冠脉综合征(ACS-STEMI)患者与14例稳定型心绞痛患者经1U/ml凝血酶诱导的血小板释放物进行了比较性非标记定量(LFQ)蛋白质组学分析。我们鉴定出差异释放的血小板蛋白,包括四连接素(CLEC3B)、蛋白质二硫键异构酶-A3(PDIA3)、凝血因子V(F5)和纤连蛋白(FN1)。引人注目的是,所有9种差异蛋白均与GO细胞组分术语“细胞外囊泡”相关,且在ACS-STEMI患者血浆中检测到EVs水平降低。网络分析揭示,在ACS-STEMI患者中有3种PR蛋白减少(F5;FN1)或缺失(CLEC3B),这些蛋白与凝血级联反应及血小板上的主要可成药靶点紧密相连。

这一受调控的特征突显了ACS-STEMI中血小板功能障碍的可能基础,并可能有助于对冠状动脉疾病进展进行无创风险评估。

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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