H.sapiens - 细胞系、玻璃体液、SC（Murthy，clin_proteomics，2014）
数据覆盖人类细胞系与玻璃体液蛋白质组信息，可用于蛋白质组学分析、眼病尤其是白内障相关研究中的蛋白丰度比较与候选标志物探索（来源 omicsdi.org）
基本信息
资源简介
H.sapiens - 细胞系、玻璃体液、SC（Murthy，clin_proteomics，2014）
H.sapiens - Cell line, Vitreous humor, SC (Murthy,clin_proteomics,2014) 是一个面向人类蛋白质组学研究的公开数据集，其名称已表明研究对象涵盖人类细胞系与玻璃体液，并采用基于谱图计数（Spectral counting）的丰度定量策略。该数据集在分类上归属于眼病领域下的白内障方向，主题标签为蛋白质组学，来源站为 omicsdi.org。从源站描述可知，该数据集提供了玻璃体液样本的蛋白质丰度信息，并附有相互作用一致性评分 7.3 与覆盖度 4 两项指标。整体而言，该数据集可用于蛋白质组学分析，尤其是在眼病特别是白内障相关研究中开展蛋白丰度比较与候选标志物探索。
【数据集背景】
该数据集由 Murthy 等人于 2014 年发布，属于临床蛋白质组学研究范畴。其命名中包含“H.sapiens”表明研究对象为人类，“Cell line”与“Vitreous humor”分别指向细胞系与玻璃体液两类样本来源，“SC”则对应基于谱图计数的定量方式。数据集被归入眼病分类下的白内障方向，说明其设计初衷与眼科疾病，特别是白内障的蛋白质组学研究密切相关。玻璃体液作为眼内重要生物流体，其蛋白质组成变化常被用于探索眼部病理过程，因此该数据集可为相关疾病机制与标志物研究提供蛋白质层面的数据基础。
【数据内容】
数据集的核心内容是蛋白质丰度信息，丰度基于谱图计数（Spectral counting）获得，样本类型为玻璃体液。源站描述中给出了相互作用一致性评分为 7.3，覆盖度为 4。主题标签为蛋白质组学，表明数据以蛋白质组学为核心组织方式。数据覆盖人类细胞系与玻璃体液的蛋白质组信息，可用于蛋白质组学分析、眼病尤其是白内障相关研究中的蛋白丰度比较与候选标志物探索。除上述内容外，关于具体蛋白数量、鉴定条目、样本例数等细节，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集的来源站为 omicsdi.org，数据集英文名称中标注了作者 Murthy 与年份 2014，并注明属于临床蛋白质组学（clin_proteomics）方向。样本涉及人类细胞系与玻璃体液，定量策略为谱图计数。关于具体的样本采集流程、实验平台、仪器型号、样本处理步骤等信息，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于蛋白质组学分析，尤其可用于眼病特别是白内障相关研究中的蛋白丰度比较与候选标志物探索。由于数据同时涵盖人类细胞系与玻璃体液，研究者可在蛋白质组学层面开展不同样本来源之间的丰度比较，或围绕玻璃体液蛋白质组进行候选标志物的初步筛选。其眼病与白内障分类也提示该数据可用于眼科疾病相关的基础与转化研究场景。关于其他具体应用方向，源站未提供。
【使用方法】
该数据集以蛋白质丰度信息为核心，丰度基于谱图计数获得，并附有相互作用一致性评分与覆盖度指标。使用者可依据这些信息开展蛋白质组学层面的丰度比较与候选标志物探索。关于数据下载方式、文件格式、分析流程、软件工具等具体使用指引，源站未提供。
【质量与限制】
源站描述中提供了相互作用一致性评分 7.3 与覆盖度 4 两项指标，可作为评估数据一致性与覆盖情况的参考。数据集基于谱图计数进行丰度定量，属于蛋白质组学中常见的半定量策略。关于数据的具体质量评估、误差范围、批次效应、样本量及验证情况等，源站未提供。使用者应结合自身研究目的谨慎解读丰度比较结果。
【引用与许可】
该数据集英文名称中标注了作者 Murthy 与年份 2014，来源站为 omicsdi.org。关于具体的引用格式、许可协议、使用条款及数据再分发规定等信息，源站未提供。
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://omicsdi.org/dataset/paxdb/440404448
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
abundance based on Spectral counting, vitreous_humor, Interaction consistency score: 7.3, Coverage: 4
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。
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