D13_iTRAQ 糖尿病血清蛋白质组数据

D13_iTRAQ 是来源于 omicsdi.org 的蛋白质组学数据集,归入内分泌系统疾病/糖尿病分类。该数据包含 D13_1 与 D13_2 两组 8 plex iTRAQ 分析,针对去 depleted 血清样本,文件为收集的 SCX 分级组分经 ProteinPilot 分析后的组文件

omicsdi
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蛋白质Proteomics
D13_iTRAQ

基本信息

模态
蛋白质
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

D13_iTRAQ 糖尿病血清蛋白质组数据

D13_iTRAQ 是一个来源于 omicsdi.org 的蛋白质组学数据集,归入内分泌系统疾病/糖尿病分类。该数据集围绕血清样本的 iTRAQ 定量蛋白质组分析展开,包含 D13_1 与 D13_2 两组 8 plex iTRAQ 分析,分析对象为去 depleted 血清样本。数据文件为收集的 SCX 分级组分经 ProteinPilot 分析后形成的组文件。从主题标签看,该数据集属于蛋白质组学范畴,其设计指向以定量蛋白质组学手段研究血清蛋白组成,并与内分泌系统疾病中的糖尿病方向相关联,可为相关研究提供可追溯的原始分析结果与组文件层面的数据支撑。

【数据集背景】

该数据集归入内分泌系统疾病/糖尿病分类,主题标签为 Proteomics。其来源站为 omicsdi.org。数据集英文名为 D13_iTRAQ。从分类归属看,该数据面向糖尿病这一内分泌系统疾病方向,采用蛋白质组学技术路线,对血清样本进行定量分析,以获取蛋白层面的分析结果。源站未提供该数据集所对应研究的具体科学假设、疾病分组定义或临床背景信息。

【数据内容】

数据集包含 D13_1 与 D13_2 两组 8 plex iTRAQ 分析。分析对象为去 depleted 血清样本。数据文件为收集的 SCX 分级组分经 ProteinPilot 分析后形成的组文件。也就是说,数据内容以组文件形式呈现,对应 SCX 分级收集后的 ProteinPilot 分析结果。源站未提供蛋白鉴定数量、定量结果条目数、文件体积或文件数量等具体统计信息。

【采集与来源】

该数据集来源于 omicsdi.org。样本类型为去 depleted 血清样本,采用 8 plex iTRAQ 标记进行定量分析,并在分析前进行 SCX 分级组分收集。数据处理环节使用 ProteinPilot 对收集的 SCX 分级组分进行分析,输出组文件。源站未提供样本采集地点、采集时间、样本量、伦理审批信息以及仪器型号等细节。

【适用场景】

基于其分类与技术路线,该数据集适用于蛋白质组学方向的血清蛋白定量分析相关用途,尤其是与内分泌系统疾病/糖尿病分类相关联的分析场景。组文件形式的数据可用于回顾 ProteinPilot 分析结果、查看 SCX 分级组分对应的蛋白分析输出,以及作为 iTRAQ 定量蛋白质组流程的参考数据。源站未提供该数据集在具体研究中的验证用途或应用结论。

【使用方法】

使用时可依据 D13_1 与 D13_2 两组 8 plex iTRAQ 分析的组文件,结合 SCX 分级组分信息与 ProteinPilot 分析输出进行查阅与再分析。由于文件为组文件形式,使用时应按组别区分 D13_1 与 D13_2,并对应到收集的 SCX 分级组分。源站未提供具体的软件版本、参数设置、数据格式说明或再分析流程。

【质量与限制】

该数据集为去 depleted 血清样本的 8 plex iTRAQ 分析结果,文件为 ProteinPilot 分析后的组文件,未提供原始质谱数据说明。源站未提供数据质量评估指标、缺失值情况、重复性信息或批次效应说明。使用时应注意到数据集仅包含 D13_1 与 D13_2 两组分析,源站未提供更多组别或样本层面的扩展信息。

【引用与许可】

源站未提供该数据集的引用方式与许可信息。

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源站:https://omicsdi.org/dataset/massive/MSV000078757

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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    • 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。

数据说明

D13_1和D13_2是对去 depleted 血清样本进行的8重iTRAQ分析。这些文件是收集的SCX馏分经ProteinPilot分析后生成的组文件。

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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