基本信息

模态

蛋白质

创建/更新时间

2026-10-24

资源简介

人类角膜蛋白质组图谱

A proteomic landscape of the human cornea 是一个面向眼病研究领域的公开蛋白质组数据集，来源为 EBI（ebi.ac.uk）平台，由 Keshava Prasad T. S. 提交。该数据集以人类角膜为研究对象，围绕角膜蛋白质组展开，主题标签涵盖眼病、表层巩膜炎、角膜、蛋白质组与人类。在本站分类体系中，该数据集归入眼病 / 表层巩膜炎方向，属于眼病领域可公开获取的数据资源之一，可为角膜相关基础研究与眼病机制探索提供蛋白质层面的数据参考。

【数据集背景】

角膜是眼表的重要结构，其蛋白质组成与眼表生理功能及多种眼病的发生发展密切相关。蛋白质组学方法能够从整体层面刻画组织中的蛋白质构成，为理解角膜的生物学特性以及眼病相关分子改变提供基础数据。该数据集以“人类角膜的蛋白质组全景”为主题，定位于眼病研究方向，并在本站分类中与表层巩膜炎这一眼病类别相关联，服务于眼病领域的公开数据需求。

【数据内容】

该数据集的主题标签包括眼病、表层巩膜炎、角膜、蛋白质组与人类，表明其内容围绕人类角膜的蛋白质组信息组织，并归属于眼病主题范畴。数据集英文名称为 A proteomic landscape of the human cornea。除上述主题与分类信息外，源站未提供关于样本数量、蛋白质鉴定数目、实验分组、文件格式及数据规模的进一步说明。

【采集与来源】

该数据集来源于 ebi.ac.uk，源站描述中给出的引用信息为 Keshava Prasad T. S. 的 “A proteomic landscape of the human cornea”，并附有 PRIDE Archive 项目地址 https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD009261。据此可知该数据集通过 EBI 的 PRIDE Archive 平台公开，项目编号为 PXD009261。关于具体的样本采集方式、实验流程与仪器参数，源站未提供。

【适用场景】

基于其主题与分类，该数据集可应用于眼病领域的相关研究，尤其是围绕角膜蛋白质组的基础分析，以及与本站在分类中列出的表层巩膜炎方向相结合的数据参考。它适合作为角膜蛋白质层面研究的公开数据资源，用于支持眼病主题下的数据检索与二次利用。关于具体的适用分析类型与方法学用途，源站未提供。

【使用方法】

该数据集可通过源站给出的 PRIDE Archive 项目地址（PXD009261）进行访问与获取。关于数据下载格式、文件组织方式、使用步骤及配套分析工具，源站未提供。

【质量与限制】

该数据集为 EBI 平台公开的数据集资源，其来源与项目编号明确。关于数据质量评估指标、覆盖度、完整性及已知局限性，源站未提供。

【引用与许可】

引用该数据集时，可参照源站描述中的形式：Keshava Prasad T. S., A proteomic landscape of the human cornea [Dataset]. https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD009261。关于该数据集的许可条款与使用限制，源站未提供。

原始链接

https://ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD009261

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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://ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD009261

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。

数据说明

Keshava Prasad T. S., A proteomic landscape of the human cornea [Dataset]. https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD009261

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