基本信息

模态

蛋白质

创建/更新时间

2026-10-18

资源简介

D8_iTRAQ 糖尿病血清蛋白质组数据

D8_iTRAQ 是一批基于 iTRAQ 标记的血清蛋白质组质谱数据，归属于内分泌系统疾病 / 糖尿病这一分类，数据来源于 omicsdi.org。该数据集围绕耗竭处理后的血清样本展开，采用 8 重 iTRAQ 标记策略进行定量蛋白质组分析，采集到的质谱文件以 mgf 格式保存，对应经强阳离子交换（SCX）分级后、通过 Orbitrap Velos 与 Proxeon 毛细管液相色谱联用系统分析所得的各级组分，肽段碎裂采用 HCD 方式。整体而言，该数据集面向蛋白质组学主题，为血清蛋白质的定性定量研究提供原始质谱层面的数据支撑。

【数据集背景】

该数据集被归入内分泌系统疾病 / 糖尿病方向，说明其数据内容与这一疾病领域的研究背景相关联。血清是蛋白质组研究中常用的样本类型，但血清中高丰度蛋白会掩盖低丰度蛋白的检测，因此该数据集所涉及的样本经过了耗竭处理，以降低高丰度成分的干扰、提升对较宽动态范围蛋白质的观测能力。数据集以 iTRAQ 标记技术为核心，属于定量蛋白质组学的典型数据形态。

【数据内容】

数据集英文名为 D8_iTRAQ。其源站描述指出，D1_1 与 D1_2 为对耗竭血清样本进行的 8 重 iTRAQ 分析。数据文件为 mgf 格式，内容为收集到的 SCX 分级组分经质谱分析后得到的谱图数据。主题标签为 Proteomics。除上述内容外，样本数量、分组设计、蛋白质鉴定数量等信息源站未提供。

【采集与来源】

数据来源于 omicsdi.org。采集流程为：耗竭血清样本经 iTRAQ 标记后，进行强阳离子交换（SCX）分级，收集各分级组分，再使用 Orbitrap Velos 与 Proxeon 毛细管液相色谱联用系统进行分析，肽段碎裂采用 HCD 方式，最终生成 mgf 格式的质谱文件。关于样本采集地点、时间、伦理审批及具体仪器参数设置，源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于血清蛋白质组学的定性定量分析研究，可用于 iTRAQ 定量流程的方法学验证、质谱数据解析流程的测试，以及在内分泌系统疾病 / 糖尿病背景下开展血清蛋白标志物探索性分析时的数据参照。由于数据以 mgf 谱图文件形式提供，也适合作为蛋白质鉴定与定量软件处理的输入数据。具体研究用途的适配性需结合使用者自身的研究设计判断，源站未提供针对特定应用场景的验证结论。

【使用方法】

使用者可将 mgf 格式的谱图文件导入常规的蛋白质组学搜索与定量工具，结合 iTRAQ 标记的定量特性进行肽段与蛋白质的鉴定和相对定量分析；由于文件对应 SCX 分级组分，分析时可按分级信息组织数据并进行合并。关于推荐软件、搜索参数、数据库版本及定量归一化策略，源站未提供。

【质量与限制】

该数据集为 8 重 iTRAQ 标记的血清蛋白质组质谱数据，样本经过耗竭处理，数据以 mgf 谱图文件形式保存。关于数据质量评估指标、缺失值情况、重复性、鉴定覆盖率及已知技术偏差，源站未提供。使用时应注意到 iTRAQ 标记与质谱采集本身可能带来的定量偏差，但该数据集的具体质量结论源站未提供。

【引用与许可】

关于该数据集的引用方式、发表文献、许可协议及使用条款，源站未提供。

原始链接

https://omicsdi.org/dataset/massive/MSV000078754

访问原始数据

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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/MSV000078754

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。

数据说明

D1_1和D1_2是对去 depleted 血清样本进行的8 plex iTRAQ分析。这些文件是通过Orbitrap Velos-Proxeon毛细管LC组合分析收集的SCX馏分的mgf文件。使用了HCD碎裂。

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