血浆来源细胞外囊泡含心肌缺血损伤的预测生物标志物与潜在治疗靶点

该数据集来自 omicsdi.org,聚焦循环系统疾病中的心力衰竭,围绕心肌梗死引发的炎症反应与细胞外囊泡(EVs)的关系

omicsdi
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蛋白质预测Cardiovascular diseaseexosomeslabel-free quantificationplasma or serum analysisbiomarker: diagnosticextracellular vesicles
Plasma-derived extracellular vesicles contain predictive biomarkers and potential therapeutic targets for myocardial ischemic injury

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

血浆来源细胞外囊泡含心肌缺血损伤的预测生物标志物与潜在治疗靶点

该数据集来自 omicsdi.org,聚焦循环系统疾病中的心力衰竭,围绕心肌梗死引发的炎症反应与细胞外囊泡(EVs)的关系。数据采用非标记定量蛋白质组学方法,比较血浆 EVs 的蛋白质货物,主题涵盖心血管疾病、外泌体、血浆或血清分析及诊断生物标志物。可用于探索心肌缺血损伤相关的预测性生物标志物与潜在治疗靶点,支持诊断标志物筛选和药物载体相关研究(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):心肌梗死(MI)是冠状动脉疾病(CAD)的不良临床结局,会通过释放循环介质触发强烈的炎症反应,其中包括受损心肌细胞释放的细胞外囊泡(EVs),这对心肌愈合是必要的。然而,当炎症反应过度时,会导致病理性组织重塑并最终引发心力衰竭。及时抑制 MI 诱导的炎症反应对于预防和减轻心脏组织损伤至关重要,但在这方面仍存在临床挑战。EVs 能够通过递送其携带的生物活性货物触发功能性反应,这一特性已被充分记录,使其作为诊断生物标志物和治疗干预的药物载体具有临床吸引力。采用非标记定量蛋白质组学方法,我们比较了血浆 EVs 的蛋白质货物

【主题与分类】

主题标签:Cardiovascular disease、exosomes、label-free quantification、plasma or serum analysis、extracellular vesicles。本站分类:循环系统疾病/心力衰竭。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/pride/PXD002950

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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

心肌梗死(MI)是冠状动脉疾病(CAD)的不良临床结局,其通过释放循环介质触发强烈的炎症反应,这些介质包括受损心肌细胞释放的细胞外囊泡(EVs),而这一反应是心肌愈合所必需的。然而,当炎症反应过度时,会导致病理性组织重塑并最终引发心力衰竭。及时抑制MI诱导的炎症反应对于预防和减轻心脏组织损伤至关重要,然而,这方面的进展在临床上仍面临挑战。EVs能够通过递送其内携带的生物活性货物来触发功能性反应,这一特性已被充分记录,使其作为诊断生物标志物和治疗干预的药物载体在临床上具有吸引力。采用非标记定量蛋白质组学方法,我们比较了MI患者与稳定型心绞痛对照患者(NMI)血浆EVs的蛋白质货物。我们首次报告了252种血浆EV蛋白的表达蛋白质组学图谱,这些蛋白在心肌损伤中以>1.2倍的幅度受到调控。

我们鉴定出一组由六个显著上调的生物标志物组成的panel,具有重要的临床应用潜力;这些标志物反映了梗死后补体激活途径(补体C1q亚组分A亚基[C1QA],倍数变化约3.23,p = 0.012;补体C5 [C5],倍数变化约1.27,p = 0.087)、脂蛋白代谢(载脂蛋白D [APOD],倍数变化约1.86,p = 0.033;载脂蛋白C-III [APOCC3],倍数变化约2.63,p = 0.029)及血小板活化(血小板糖蛋白Ibα链 [GP1BA],倍数变化约9.18,p < 0.0001;血小板碱性蛋白 [PPBP],倍数变化约4.72,p = 0.027)。数据已存入ProteomeXchange,标识符为PXD002950。该新型生物标志物panel在另一组43例心绞痛患者独立队列中,通过Luminex分析代表性EV蛋白C1QA(p = 0.005)得到成功验证。

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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