D6_iTRAQ 糖尿病血清蛋白质组学数据
D6_iTRAQ 数据集来自 omicsdi.org，属于内分泌系统疾病/糖尿病分类，主题为蛋白质组学。源站描述显示，该数据包含 D6_1 和 D6_2 两组 8 plex iTRAQ 分析，针对去 depleted 血清样本，文件为经 SCX 分级后使用 Orbitrap Velos 与 Prox
基本信息
资源简介
D6_iTRAQ 糖尿病血清蛋白质组学数据
D6_iTRAQ 是一个以蛋白质组学为主题的数据集，归属于内分泌系统疾病 / 糖尿病分类，收录信息来自 omicsdi.org。该数据集围绕血清样本的 iTRAQ 定量蛋白质组分析展开，包含 D6_1 与 D6_2 两组 8 plex iTRAQ 分析，样本为去 depleted 血清。数据文件为经 SCX 分级收集后、在 Orbitrap Velos 与 Proxeon 毛细管液相色谱联用系统上分析所得的 mgf 文件，肽段碎裂采用 HCD 方式。整体而言，该数据集提供了基于标记定量策略的血清蛋白质组质谱数据，可用于了解其在内分泌系统疾病尤其是糖尿病相关研究中的蛋白质组学分析背景。
【数据集背景】
该数据集属于内分泌系统疾病 / 糖尿病分类，主题标签为 Proteomics。从分类归属看，其应用背景与内分泌系统疾病特别是糖尿病的蛋白质组学研究相关。数据集名称中的 iTRAQ 指向所用的同位素标记相对和绝对定量技术，D6_1 与 D6_2 则对应两组分析。源站描述未提供更多关于研究目的、疾病模型或样本来源背景的信息。
【数据内容】
数据内容为 D6_1 和 D6_2 两组 8 plex iTRAQ 分析，分析对象为去 depleted 血清样本。数据以 mgf 文件形式呈现，这些文件对应经 SCX 分级收集的组分。源站描述未提供蛋白或肽段鉴定数量、定量结果表、差异分析结论等具体内容信息。
【采集与来源】
数据来源于 omicsdi.org。样本经 SCX 分级后，使用 Orbitrap Velos 与 Proxeon 毛细管液相色谱组合进行分析，肽段碎裂方式为 HCD。源站描述未提供样本采集地点、时间、伦理审批及具体样本量等信息。
【适用场景】
基于其主题与数据类型，该数据集适用于蛋白质组学相关的分析场景，尤其是围绕去 depleted 血清样本的 iTRAQ 定量质谱数据再分析。其内分泌系统疾病 / 糖尿病分类提示可用于该疾病领域的蛋白质组学数据参考。源站描述未提供具体的适用分析类型或研究用途说明。
【使用方法】
数据以 mgf 文件提供，属于质谱峰列表格式，通常可导入蛋白质组学搜索软件进行肽段与蛋白鉴定及后续定量分析。源站描述未提供具体的搜索参数、数据库版本、定量流程或使用说明。
【质量与限制】
源站描述未提供数据质量评估、缺失值情况、重复性指标或技术限制说明。使用时应以原始 mgf 文件及源站信息为准，源站未提供的质量相关结论不应臆测。
【引用与许可】
源站未提供引用方式与许可信息。
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://omicsdi.org/dataset/massive/MSV000078752
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
D6_1和D6_2是对去 depleted 血清样本进行的8 plex iTRAQ分析。该文件包含收集的SCX组分经Orbitrap Velos-Proxeon毛细管LC组合分析后得到的mgf文件。采用了HCD碎裂方式。
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。
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。
