苗族孕妇妊娠期糖尿病非靶向血清蛋白质组学数据

该数据集为一项针对 78 名苗族孕妇妊娠期糖尿病(GDM)的匹配病例对照研究提供非靶向血清蛋白质组学数据。数据采用 Thermo Scientific EASY-LC 1200 纳升液相色谱与 Orbitrap Eclipse 质谱仪联用,以数据非依赖采集(DIA)模式获取质谱数据,实现全面无偏的前

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蛋白质分类Clinical nutrition
Untargeted serum proteomics data of Gestational Diabetes Mellitus in Miao pregnant women

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
分类
许可
Creative Commons Attribution 4.0 International
创建/更新时间
2026-10-17
版本
1

资源简介

苗族孕妇妊娠期糖尿病非靶向血清蛋白质组学数据

Untargeted serum proteomics data of Gestational Diabetes Mellitus in Miao pregnant women

该数据集为一项针对 78 名苗族孕妇妊娠期糖尿病(GDM)的匹配病例对照研究提供非靶向血清蛋白质组学数据。数据采用 Thermo Scientific EASY-LC 1200 纳升液相色谱与 Orbitrap Eclipse 质谱仪联用,以数据非依赖采集(DIA)模式获取质谱数据,实现全面无偏的前体离子覆盖。原始数据经 Spectronaut 软件处理并检索 UniProt 人类蛋白质组数据库完成蛋白质鉴定与定量。该数据可用于 GDM 相关血清蛋白标志物发现、病例对照差异分析及苗族孕妇人群的蛋白质组学研究(来源 DOI 解析,Creative Commons Attribution 4.0 International 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包含支持一项针对 78 名苗族孕妇妊娠期糖尿病(GDM)匹配病例对照研究的非靶向血清蛋白质组学数据。非靶向血清蛋白质组谱分析使用 Thermo Scientific EASY-LC 1200 纳升液相色谱系统与 Orbitrap Eclipse 质谱仪联用进行。质谱数据以数据非依赖采集(DIA)模式获取,以实现全面且无偏的前体离子覆盖。蛋白质鉴定与定量:原始质谱数据使用 Spectronaut 软件处理并检索 UniProt 人类蛋白质组数据库。

【主题与分类】

主题标签:Clinical nutrition。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病。

【获取与许可】

源站页面:https://figshare.com/articles/dataset/Untargeted_serum_proteomics_data_of_Gestational_Diabetes_Mellitus_in_Miao_pregnant_women/32843702/1

使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。

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    • 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

该数据集包含支持一项针对78名苗族孕妇妊娠期糖尿病(GDM)匹配病例对照研究的非靶向血清蛋白质组学数据。非靶向血清蛋白质组学分析采用Thermo Scientific EASY-LC 1200纳升液相色谱系统与Orbitrap Eclipse质谱仪联用进行。质谱数据以数据非依赖采集(DIA)模式获取,以实现全面且无偏的前体离子覆盖。蛋白质鉴定与定量:原始质谱数据使用Spectronaut软件处理,并针对UniProt人类蛋白质组数据库进行搜索。

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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