PXD011183：2DE 与 LC-MS/MS 尿液蛋白质组学

数据集获取

源站：https://ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD011183

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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

尽管研究取得了进展，准确预测糖尿病肾病(DN)风险的机会仍然渺茫。我们的目标是从尿液出发，开发新的肾病预测工具，尿液可通过无创程序轻松获取，且与肾脏直接相关。在本研究中，我们将新诊断1型糖尿病儿童的尿液与年龄匹配的对照组进行了蛋白质组学分析比较。针对糖尿病病程较长的儿童，我们运用Western Blotting及尿液脂质组学方法进行了靶向验证。为了明确观察到的变化是否与糖尿病肾病相关，我们还检查了伴有或不伴有白蛋白尿(肾病的一个指标)的糖尿病成人尿液。结果显示，与DN相关且显著特异性改变的前列腺素和神经酰胺脂质代谢，在近期诊断糖尿病的儿童中已经发生改变。

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。