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

基本信息
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
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)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://omicsdi.org/dataset/pride/PXD009356
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
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




