食管腺癌及其他食管疾病血清糖组学定量分析数据集
该数据集是一个血清糖组学定量分析数据集，包含来自健康个体、高级别不典型增生患者、Barrett食管患者和食管腺癌患者的血清样本，通过糖组学分析检测了糖基化模式的差异，并识别出可用于食管腺癌预测的候选糖链生物标志物，主要应用于食管癌的早期诊断、生物标志物发现及糖基化机制研究。
基本信息
资源简介
食管腺癌及其他食管疾病血清糖组学定量分析数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Quantitative Serum Glycomics of Esophageal Adenocarcinoma and Other Esophageal Disease Onsets》。配套论文《Quantitative Serum Glycomics of Esophageal Adenocarcinoma and Other Esophageal Disease Onsets》发表于 Journal of Proteome Research（2009），DOI：10.1021/pr8008385。源站首次发布：2009-06-05。
【数据内容】
源站原始描述：Aberrant glycosylation has been implicated in various types of cancers and changes in glycosylation may be associated with signaling pathways during malignant transformation. Glycomic profiling of blood serum, in which cancer cell proteins or their fragments with altered glycosylation patterns are shed, could reveal the altered glycosylation. We performed glycomic profiling of serum from patients with no known disease (N = 18), patients with high grade dysplasia (HGD, N = 11) and Barrett’s esoph…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 25.09 KB。pr8008385_si_001.xls：application/vnd.ms-excel，25.09 KB。数据集 DOI：10.1021/pr8008385.s001。
【主题与分类】
源站学科分类：Biophysics、Biochemistry、Cell Biology、Genetics、Chemical Sciences not elsewhere classified、Immunology。主题标签：ROC、cancer cell proteins、esophageal adenocarcinoma、biomarker、Other Esophageal Disease OnsetsAberrant glycosylation、Quantitative Serum Glycomics、serum、glycan structures、EAC、intensity。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Biophysics、Biochemistry、Cell Biology、Genetics、Chemical Sciences not elsewhere classified、Immunology。
【获取与许可】
源站页面：https://acs.figshare.com/articles/dataset/Quantitative_Serum_Glycomics_of_Esophageal_Adenocarcinoma_and_Other_Esophageal_Disease_Onsets/2851912
使用许可：CC BY-NC 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/）。
规范引用：Mechref, Yehia; Hussein, Ahmed; Bekesova, Slavka; Pungpapong, Vitara; Zhang, Min; Dobrolecki, Lacey E.; et al. (2016). Quantitative Serum Glycomics of Esophageal Adenocarcinoma and Other Esophageal Disease Onsets. ACS Publications. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-06-02，引用时请注意版本时效。
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（Figshare）
按页面 Download 按钮获取。
数据说明
该数据集是一个血清糖组学定量分析数据集，旨在研究食管疾病（包括食管腺癌、高级别不典型增生和Barrett食管）与健康个体之间糖基化模式的差异。数据集包含来自无已知疾病个体（18例）、高级别不典型增生患者（11例）、Barrett食管患者（5例）和食管腺癌患者（50例）的血清样本。通过糖组学分析，共检测到98个特征在疾病组间存在显著差异，其中26个对应已知的糖链结构。研究进一步发现，三个已知糖链结构的相对强度变化可用于预测食管腺癌，其灵敏度达94%，特异性超过60%。该数据集为食管癌生物标志物的发现提供了重要数据支持，主要应用于癌症早期诊断、糖基化机制研究及临床转化研究。
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。
