基本信息

模态

蛋白质

创建/更新时间

2026-10-18

资源简介

D9_iTRAQ 糖尿病血清蛋白质组数据

D9_iTRAQ 是一个以蛋白质组学为主题的数据集，英文名称为 D9_iTRAQ，在分类体系中归属于内分泌系统疾病下的糖尿病方向，其记录来源于 omicsdi.org。从源站给出的描述来看，该数据集涉及对去plet血清样本进行的 8 plex iTRAQ 分析，相关文件为经过 SCX 分级收集后、在 Orbitrap Velos 与 Proxeon 毛细管液相色谱组合平台上分析所得的 mgf 格式文件，碎裂方式为 HCD。该数据集以质谱原始谱图文件为核心内容，面向蛋白质组学数据的检索、复用与再分析需求，可为糖尿病相关血清蛋白质研究提供数据基础。

【数据集背景】

该数据集归入内分泌系统疾病中的糖尿病类别，主题标签为 Proteomics，说明其定位与糖尿病相关的蛋白质组学研究。源站描述提到 D1_1 和 D1_2 是去plet血清样本的 8 plex iTRAQ 分析，表明该数据来自基于 iTRAQ 标记的定量蛋白质组学实验流程，研究对象为血清这类临床常见样本类型。血清蛋白质组分析通常用于寻找与疾病状态相关的蛋白标志物或差异表达蛋白，因此该数据集在内分泌系统疾病，尤其是糖尿病研究方向具有潜在参考价值。

【数据内容】

数据集提供的文件为 mgf 格式，来源于经 SCX 分级收集的组分。mgf 是质谱领域常见的谱图数据格式，通常包含肽段前体离子信息与二级碎片谱峰信息，可用于后续的蛋白质鉴定与定量分析。源站描述明确这些文件是 collected SCX fractions 的分析结果，说明数据按分级组分组织。除上述 mgf 文件与 SCX 分级信息外，源站未提供关于样本数量、蛋白鉴定数量、定量结果表等更细的内容说明。

【采集与来源】

数据采集使用 Orbitrap Velos 与 Proxeon 毛细管液相色谱组合平台，碎裂方式为 HCD。样本为去plet血清，采用 8 plex iTRAQ 标记进行多重定量分析。数据记录来源于 omicsdi.org。源站未提供样本采集地点、伦理审批信息、实验时间等更多来源细节。

【适用场景】

基于其蛋白质组学主题与糖尿病分类，该数据集可用于血清蛋白质组的谱图级检索、肽段与蛋白鉴定流程的测试、iTRAQ 定量分析方法的复现与比较，以及糖尿病相关血清蛋白标志物的探索性再分析。mgf 格式文件也适合作为质谱数据处理软件与搜索算法的输入数据进行方法验证。

【使用方法】

使用者可将 mgf 文件导入常规的质谱数据库搜索软件进行肽段与蛋白鉴定，并结合 iTRAQ 标记信息开展相对定量分析；由于文件对应 SCX 分级组分，分析时可按组分分别处理后再汇总。源站未提供具体的分析参数、参考数据库版本或推荐软件流程。

【质量与限制】

源站未提供数据质量评估、缺失值情况、重复性指标等信息。可确认的限制包括：数据仅为 mgf 谱图文件，未说明是否附带鉴定与定量结果表；样本与实验规模的具体信息未给出。使用时应结合自身分析流程进行质量控制。

【引用与许可】

源站未提供引用方式与许可信息。

原始链接

https://omicsdi.org/dataset/massive/MSV000078755

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使用方式

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/massive/MSV000078755

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