年轻自身抗体阳性儿童快速进展为1型糖尿病的血清APOC1水平降低

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/panorama/PXD033946

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数据说明

目的/假设：在1型糖尿病发展的症状前期，疾病进展存在显著异质性，因此需要生物标志物来准确预测和监测这一过程。为解决这一问题，我们研究了具有HLA遗传风险的5岁以下儿童血浆和血清蛋白质组的时间变化，通过分析从出生到诊断期间定期采集的纵向样本系列。方法：采用基于质谱的发现蛋白质组学，分析了多种自身抗体阳性且在4岁前快速进展为1型糖尿病的儿童的纵向样本系列（n=10），并与年龄和性别匹配的单一自身抗体阳性儿童（n=10）或自身抗体阴性儿童（n=10）的类似测量结果进行比较。在使用加性高斯过程回归模型（LonGP）分析数据后，采用靶向蛋白质组学在一个类似但独立的儿童队列中验证了11个候选生物标志物，该队列包括在5岁内进展为疾病的儿童（n=31）和匹配的自身抗体阴性儿童（n=31）。

结果：这些数据重申了幼儿蛋白质水平随年龄变化的广泛趋势。此外，通过将LonGP的效用与在采样点更密集的扩展队列中进行的靶向分析相结合，这些分析表明，与自身抗体阴性儿童相比，两种载脂蛋白C1（APOC1）特有肽段的血清水平在首个胰岛自身抗体出现后下降，并且在后来进展为1型糖尿病的儿童中保持相对较低的丰度。结论/解释：通过对前瞻性收集样本的比较分析，我们的数据表明，在幼年发展为1型糖尿病的胰岛自身抗体阳性儿童中，APOC1的血清/血浆水平降低。在未来的研究中，APOC1可能被用

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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