褪黑素靶向线粒体三功能酶HADHA改善代谢功能障碍相关脂肪性肝病脂质代谢数据集
褪黑素靶向线粒体三功能酶 HADHA 以改善代谢功能障碍相关脂肪性肝病中的脂质代谢[数据集]。主题标签：代谢功能障碍相关脂肪性肝病、褪黑素、HADHA、脂质代谢、线粒体三功能酶、蛋白质组学
基本信息
资源简介
褪黑素靶向线粒体三功能酶HADHA改善代谢功能障碍相关脂肪性肝病脂质代谢数据集
该数据集来自公共蛋白质组学数据平台，围绕褪黑素靶向线粒体三功能酶 HADHA 以改善代谢功能障碍相关脂肪性肝病（MASLD）中脂质代谢这一研究主题组织，属于消化系统疾病领域的其他类数据资源。数据集以蛋白质组学数据为主体，主题标签涵盖代谢功能障碍相关脂肪性肝病、褪黑素、HADHA、脂质代谢、线粒体三功能酶与蛋白质组学，可用于支撑该研究方向的数据查阅与二次分析。
【数据集背景】
代谢功能障碍相关脂肪性肝病是消化系统疾病中的重要类型，其发生发展与脂质代谢紊乱密切相关。线粒体三功能酶 HADHA 参与线粒体脂肪酸氧化过程，是脂质代谢研究中的关注对象。该数据集对应的研究以褪黑素为干预因素，考察其靶向 HADHA 并改善脂质代谢的作用，数据即产生于这一研究背景之下，为相关机制研究提供原始数据支撑。
【数据内容】
数据集内容以蛋白质组学数据为核心，主题涉及代谢功能障碍相关脂肪性肝病、褪黑素、HADHA、脂质代谢与线粒体三功能酶等方向。数据的具体样本构成、实验分组、蛋白鉴定数量与定量结果等细节，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 ebi.ac.uk，对应 PRIDE 归档项目，项目编号为 PXD071550。源站描述标注的作者为 Junzhe Zhang，年份为 2026。数据的具体采集方法、仪器平台、样本处理流程与实验条件等信息，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于代谢功能障碍相关脂肪性肝病与脂质代谢方向的研究参考，可用于褪黑素干预相关机制探讨、HADHA 与线粒体三功能酶相关分析的背景查阅，以及蛋白质组学数据的比较与再利用等场景。具体适用条件需结合源站项目页面说明判断。
【使用方法】
使用时应通过源站项目编号 PXD071550 定位对应数据集页面，按源站提供的访问方式获取数据，并结合项目描述理解数据组织方式。数据的具体下载格式、文件结构、分析流程与软件参数等信息，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集为特定研究产生的蛋白质组学数据，其覆盖范围与结论适用性受研究设计约束。数据的完整性、重复性、质控指标与潜在偏差等信息，源站未提供，使用前应结合源站说明评估。
【引用与许可】
引用时应参照源站描述标注作者 Junzhe Zhang、年份 2026、数据集标题及项目地址 https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD071550。数据的具体许可条款与使用限制，源站未提供。
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://ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD071550
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
Junzhe Zhang (2026). Melatonin targets mitochondrial trifunctional enzyme HADHA to improve lipid metabolism in metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease [Dataset]. https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD071550
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。
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