终末期核纤层蛋白心脏病心房与心室心肌蛋白质组

该数据集来自 omicsdi.org,收录终末期核纤层蛋白心脏病(LMNA 组,n=7)与缺血性扩张型心肌病(ICM 组,n=7)接受心脏移植患者的心肌组织蛋白质组数据,样本取自左心房、左心室、右心房、右心室和室间隔,采用液相色谱结合质谱进行蛋白定量,比较两组间蛋白丰度差异

omicsdi
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基因组分类LaminHumanHeart
The atrial and ventricular myocardial proteome of end-stage lamin heart disease

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

终末期核纤层蛋白心脏病心房与心室心肌蛋白质组

该数据集来自 omicsdi.org,收录终末期核纤层蛋白心脏病(LMNA 组,n=7)与缺血性扩张型心肌病(ICM 组,n=7)接受心脏移植患者的心肌组织蛋白质组数据,样本取自左心房、左心室、右心房、右心室和室间隔,采用液相色谱结合质谱进行蛋白定量,比较两组间蛋白丰度差异。数据可用于探索终末期核纤层蛋白心脏病的后基因组表型,并支持差异蛋白筛选与基因本体富集分析(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:核纤层蛋白 A/C(由 LMNA 基因编码)可导致扩张型心肌病(DCM)。目的:本研究旨在对心肌组织进行蛋白质组分析,以探索终末期核纤层蛋白心脏病的后基因组表型。方法:连续纳入接受心脏移植的终末期核纤层蛋白心脏病患者(LMNA 组,n=7)和缺血性 DCM 患者(ICM 组,n=7)。样本取自左心房(LA)、左心室(LV)、右心房(RA)、右心室(RV)和室间隔(IVS)。采用液相色谱结合质谱进行蛋白定量。我们比较了 LMNA 组与 ICM 组之间心脏样本的蛋白浓度。若定量差异为 1.5 倍且校正 p 值 <0.05(错误发现率 0.01),则认为蛋白丰度存在差异。基因本体(GO)富集

【主题与分类】

主题标签:Lamin、Human、Heart。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/pride/PXD040488

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    • 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

背景:核纤层蛋白A/C(由LMNA基因编码)可导致扩张型心肌病(DCM)。目的:本研究旨在对心肌组织进行蛋白质组学分析,以探索终末期核纤层蛋白心脏病的后基因组表型。方法:连续纳入接受心脏移植的终末期核纤层蛋白心脏病患者(LMNA组,n=7)和缺血性DCM患者(ICM组,n=7)。样本取自左心房(LA)、左心室(LV)、右心房(RA)、右心室(RV)和室间隔(IVS)。采用液相色谱结合质谱法进行蛋白质定量。我们比较了LMNA组与ICM组心脏样本中的蛋白质浓度。若定量差异达1.5倍且校正p值<0.05(错误发现率为0.01),则认为蛋白质丰度存在差异。基因本体(GO)富集分析探讨了相关生物学过程。结果:在LMNA和ICM样本中共鉴定出4,247种蛋白质,其中LA有633种、LV有39种、RA有181种、RV有52种、IVS有85种蛋白质丰度存在差异。

与ICM相比,LMNA LA/RA组织中lamin A/C丰度降低而lamin B(LMNB)升高,但LV/RV中未见此变化。与ICM相比,LMNA的LV/RV中甲状腺素运载蛋白丰度更高,而LMNA的RA/LA中titin和心脏肌球蛋白重链等肌节蛋白普遍降低。蛋白质表达谱分析和GO富集分析显示,LMNA样本中存在肌少症、细胞外基质(ECM)重塑、心肌能量代谢缺陷、氧化还原失衡及钙处理异常。结论:核纤层蛋白心脏病是一种双心室和双心房疾病,以肌少症、代谢异常和ECM重塑为特征。在终末期核纤层蛋白心脏病患者的心房和心室中,LMNB和甲状腺素运载蛋白分别出现意外的高丰度,可能提示存在代偿反应的可能性。

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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