乙酰-CoA转运体缺陷脑脊液中乙酰化氨基酸异常浓度数据集
具体而言,它包含文章中 Figure 1 所示 N-乙酰化氨基酸分析所依据的数据。摘要:乙酰-CoA转运体1(AT-1)是一种跨膜蛋白,调控乙酰-CoA从胞质向内质网腔的流入,因此对众多蛋白质的翻译后修饰具有重要作用

基本信息
资源简介
乙酰-CoA转运体缺陷脑脊液中乙酰化氨基酸异常浓度数据集
具体而言,它包含文章中 Figure 1 所示 N-乙酰化氨基酸分析所依据的数据。摘要:乙酰-CoA转运体1(AT-1)是一种跨膜蛋白,调控乙酰-CoA从胞质向内质网腔的流入,因此对众多蛋白质的翻译后修饰具有重要作用
Abnormal concentrations of acetylated amino acids in cerebrospinal fluid in acetyl-CoA transporter deficiency
【数据集背景】
源站首次发布:2022。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包含支撑 Šikić、Peters 等人 2022 年论文《Abnormal concentrations of acetylated amino acids in cerebrospinal fluid in acetyl-CoA transporter deficiency》的数据(见下方摘要)。具体而言,它包含文章中 Figure 1 所示 N-乙酰化氨基酸分析所依据的数据。摘要:乙酰-CoA转运体1(AT-1)是一种跨膜蛋白,调控乙酰-CoA从胞质向内质网腔的流入,因此对众多蛋白质的翻译后修饰具有重要作用。编码 AT-1 的 SLC33A1 基因的病理性变异已被关联到一种称为 Huppke-Brendel 综合征的疾病,其特征为先天性白内障、听力损失、严重发育迟缓和早逝。迄今为止已描述了八名患者,他们均具有上述症状
【主题与分类】
主题标签:乙酰-CoA转运体缺陷、脑脊液、N-乙酰化氨基酸、SLC33A1基因、内分泌与代谢疾病。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://lifesciences.datastations.nl/citation?persistentId=doi:10.17026/dans-23u-kcfg
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放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://doi.org/10.17026/dans-23u-kcfg
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。
- OpenDataLab:
数据说明
本数据集包含支持Šikić、Peters等人2022年手稿《乙酰辅酶A转运体缺陷中脑脊液乙酰化氨基酸浓度异常》的数据(见下方摘要)。具体而言,它包含文章图1所示N-乙酰化氨基酸分析所依据的数据。摘要乙酰辅酶A转运体1(AT-1)是一种跨膜蛋白,负责调节乙酰辅酶A从细胞质流入内质网腔,因此对众多蛋白质的翻译后修饰至关重要。编码AT-1的SLC33A1基因的病理性变异与一种称为Huppke-Brendel综合征的疾病相关,该病以先天性白内障、听力丧失、严重发育迟缓和早逝为特征。迄今为止已报道八例患者,均具有上述症状以及低血清铜和铜蓝蛋白浓度。AT-1与低铜蓝蛋白浓度之间的联系尚不明确,该病的复杂发病机制亦不清楚。
本文描述了另一例Huppke-Brendel综合征患者,该患者携带一种新的截短型纯合基因变异,并提供了关于脑脊液(CSF)和血浆中N-乙酰化氨基酸的新生化数据。我们的结果表明,脑脊液中多种N-乙酰化氨基酸水平降低是AT-1缺陷的典型代谢指纹,并可能是该缺陷的潜在生物标志物。由于乙酰辅酶A是蛋白质乙酰化的重要底物,我们进行了N端蛋白质组学分析,但发现对这种特定蛋白质修饰仅有轻微影响。患者成纤维细胞中的乙酰辅酶A含量下降不显著。我们的数据可能有助于更好地理解该疾病代谢紊乱的机制、病理生理学及临床表型。
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




