GNPS 房颤患者血浆多组学分析数据集

数据围绕房颤患者血浆开展综合代谢组学与蛋白质组学分析,旨在揭示候选生物标志物及相关代谢网络。可用于房颤相关代谢与蛋白标志物的发现、代谢通路与网络研究,以及多组学整合分析等场景

omicsdi
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蛋白质分类Metabolomics
GNPS - Multi-omics analysis of plasma in atrial fibrillation patients

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

GNPS 房颤患者血浆多组学分析数据集

GNPS - Multi-omics analysis of plasma in atrial fibrillation patients 是一个面向房颤研究的血浆多组学数据集,围绕房颤患者血浆样本开展综合代谢组学与蛋白质组学分析,旨在揭示候选生物标志物及相关代谢网络。该数据集在分类上归属于内分泌、营养和代谢疾病 / 其他,主题标签为代谢组学,来源站为 omicsdi.org。其核心价值在于将代谢组与蛋白质组两个层面的信息结合,为房颤相关的代谢改变、蛋白标志物发现以及代谢通路与网络研究提供数据基础,并支持多组学整合分析等研究场景。

【数据集背景】

房颤是临床常见的心律失常类型,其发生发展涉及复杂的代谢与蛋白质调控变化。该数据集以房颤患者血浆为研究对象,通过综合代谢组学与蛋白质组学分析,试图揭示候选生物标志物及相关代谢网络。源站描述指出,综合代谢组和蛋白质组分析可揭示房颤中的候选生物标志物和相关代谢网络。这一背景决定了数据集的核心目标并非单一组学层面的描述,而是强调代谢与蛋白两个层面的联合分析,以支撑对房颤分子机制的深入理解。

【数据内容】

该数据集包含房颤患者血浆的综合代谢组学与蛋白质组学分析数据。其主题标签为代谢组学,同时涉及蛋白质组学层面的信息。数据集名称明确指向“Multi-omics analysis of plasma”,说明样本类型为血浆,分析对象为房颤患者。源站描述进一步表明,数据内容可用于揭示候选生物标志物及相关代谢网络。除上述信息外,关于具体样本数量、代谢物数量、蛋白质数量、定量方法或数据文件格式等细节,源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于 omicsdi.org,英文名称为 GNPS - Multi-omics analysis of plasma in atrial fibrillation patients。其分类归属于内分泌、营养和代谢疾病 / 其他。关于样本采集地点、采集时间、受试者纳入标准、临床信息、伦理审批信息以及具体实验流程等,源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于房颤相关代谢与蛋白标志物的发现、代谢通路与网络研究,以及多组学整合分析等场景。具体而言,研究人员可利用其代谢组学与蛋白质组学信息,探索房颤患者血浆中的候选生物标志物,分析相关代谢网络,并开展代谢组与蛋白质组的联合分析。由于数据集主题标签为代谢组学,其在代谢通路与网络研究方面具有直接的应用价值。关于是否适用于其他疾病或非房颤人群,源站未提供。

【使用方法】

该数据集可通过来源站 omicsdi.org 获取。关于具体的数据下载方式、文件组织格式、预处理步骤、分析工具推荐或代码示例等,源站未提供。使用者需依据来源站的实际访问规则和数据集页面说明进行操作。

【质量与限制】

该数据集围绕房颤患者血浆开展综合代谢组学与蛋白质组学分析,其设计目标明确,适用于候选生物标志物及代谢网络研究。然而,关于数据质量评估指标、缺失值情况、批次效应、样本量、统计功效、验证队列信息以及潜在偏倚等,源站未提供。因此,在使用该数据集时,应结合来源站提供的原始说明进行判断,并注意其适用范围可能受限于房颤患者血浆这一特定样本类型。

【引用与许可】

关于该数据集的引用方式、许可协议、使用限制或版权信息,源站未提供。使用者应参考来源站 omicsdi.org 上该数据集页面的具体说明,并遵循相应的引用与许可要求。

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使用方式

数据集获取

源站:https://omicsdi.org/dataset/gnps/MSV000083774

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

Comprehensive metabolomic and proteomic analyses reveal candidate biomarkers and related metabolic networks in atrial fibrillation.

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