皮肤受累特发性高嗜酸性粒细胞综合征蛋白质组学数据集
内分泌系统疾病领域表格公开数据集，来源：proteomexchange。
基本信息
资源简介
皮肤受累特发性高嗜酸性粒细胞综合征蛋白质组学数据集
【一句话概览】
高嗜酸性粒细胞综合征（HES）是一种罕见的多系统疾病，主要累及皮肤并伴严重持续瘙痒。本研究采用定量蛋白质组学方法，在蛋白质组水平刻画皮肤组织对HES的细胞应答，鉴定出HES患者与健康个体间数百个差异表达的皮肤组织蛋白。HES患者皮肤微环境严重受损，包括细胞外基质组织与解体、免疫紊乱、代谢能力下降及对微生物感染的易感性。此外，表皮基底干细胞异常增殖，与表观遗传调控因子组蛋白去乙酰化酶2高表达密切相关，为HES皮肤组织异常增厚提供机制线索（来源 ProteomeXchange）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《A Systems biology approach for defining the potential molecular framework of hypereosinophilic syndrome with cutaneous involvement》。
【数据内容】
源站原始描述：Hypereosinophilic syndrome (HES) is a rare multisystem disease that predominantly includes skin with severe and persistent itching. A lack of understanding about the pathological condition and mechanism of dermatosis caused by HES hinders its treatment. In the present study, we applied a quantitative proteomics approach to characterize the cellular responses of skin tissue to HES at the proteome level. We identified hundreds of skin tissue proteins that were differentially expressed between HES…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：高嗜酸性粒细胞综合征（HES）是一种罕见的多系统疾病，主要累及皮肤，表现为严重且持续的瘙痒。对HES所致皮肤病的病理状态及机制认识不足，阻碍了其治疗。在本研究中，我们应用定量蛋白质组学方法，在蛋白质组水平上表征皮肤组织对HES的细胞应答。我们鉴定出数百种在HES患者与健康个体之间差异表达的皮肤组织蛋白。HES患者表现出严重受损的微环境，包括细胞外基质（ECM）的组织与分解、免疫紊乱、代谢能力下降以及对微生物感染的易感性。此外，表皮基底层干细胞异常增殖，这与表观遗传调控因子组蛋白去乙酰化酶2的高表达密切相关，为HES皮肤组织异常表皮增厚提供了机制性见解。总体而言，我们的研究为在蛋白质和细胞通路水平上系统理解HES诱导的皮肤病组织提供了一个全面的框架。我们的发现可能有助于建立一种新的诊断和治疗方法，以缓解皮肤临床症状、监测HES活动并确定治疗效果。
【数据结构与技术规格】
文件数 8 个。
【主题与分类】
主题标签：Homo sapiens、9606。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。
【获取与许可】
源站页面：https://proteomecentral.proteomexchange.org/dataset/PXD015450
规范引用：32019674
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://proteomecentral.proteomexchange.org/cgi/GetDataset?ID=PXD015450
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
该数据集利用定量蛋白质组学技术，表征了伴有皮肤受累的特发性高嗜酸性粒细胞综合征（HES）患者与健康对照者之间的皮肤组织蛋白质表达差异，用于从系统生物学角度揭示HES引发皮肤病变的分子机制。
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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