特发性视网膜前膜患者玻璃体的蛋白质组与磷酸化蛋白质组分析
Chao Sun,特发性视网膜前膜患者玻璃体的蛋白质组与磷酸化蛋白质组分析[数据集]。主题标签:眼及附器疾病、特发性视网膜前膜、玻璃体、蛋白质组学、磷酸化蛋白质组学

基本信息
资源简介
特发性视网膜前膜患者玻璃体的蛋白质组与磷酸化蛋白质组分析
该数据集英文名为“Proteomics and phosphoproteomics analysis of the vitreous in idiopathic epiretinal membrane patients”,中文可译为“特发性视网膜前膜患者玻璃体的蛋白质组与磷酸化蛋白质组分析”,由Chao Sun提交,收录于ebi.ac.uk(PRIDE Archive,项目编号PXD030278)。数据集围绕特发性视网膜前膜这一眼及附器疾病,对患者玻璃体样本开展蛋白质组学与磷酸化蛋白质组学分析,主题标签涵盖眼及附器疾病、特发性视网膜前膜、玻璃体、蛋白质组学、磷酸化蛋白质组学。本站将其归入“眼及附器疾病 / 其他”分类,可为相关研究者了解该疾病的玻璃体分子层面信息提供数据资源。
【数据集背景】
特发性视网膜前膜属于眼及附器疾病范畴,本数据集以该疾病患者的玻璃体为研究对象,采用蛋白质组学与磷酸化蛋白质组学两种分析策略。数据集由Chao Sun提交,来源站为ebi.ac.uk,源站描述中给出的引用信息为“Chao Sun, Proteomics and phosphoproteomics analysis of the vitreous in idiopathic epiretinal membrane patients [Dataset]. https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD030278”。关于该研究的具体科学假设、立项背景与临床动机,源站未提供。
【数据内容】
从名称与主题标签看,数据集包含特发性视网膜前膜患者玻璃体的蛋白质组与磷酸化蛋白质组分析内容,涉及蛋白质组学和磷酸化蛋白质组学两个层面。样本类型为玻璃体,疾病对象为特发性视网膜前膜。数据的具体文件构成、样本数量、鉴定到的蛋白质与磷酸化位点数目、定量结果等,源站未提供。
【采集与来源】
数据集来源于ebi.ac.uk,对应项目编号PXD030278,提交者为Chao Sun。样本采集地点、采集时间、伦理审批信息、实验流程与仪器参数等,源站未提供。
【适用场景】
依据数据集主题,其可用于眼及附器疾病特别是特发性视网膜前膜相关的玻璃体蛋白质组与磷酸化蛋白质组研究,例如作为该疾病分子层面分析的参考数据,或用于蛋白质组学、磷酸化蛋白质组学方法在眼科样本中的应用参考。具体适用场景与验证结论,源站未提供。
【使用方法】
数据集通过ebi.ac.uk对应项目页面(PXD030278)获取。数据下载方式、文件格式说明、分析流程与软件参数等,源站未提供。
【质量与限制】
数据集的质量评估信息、数据完整性说明及使用限制,源站未提供。使用时需注意其研究对象为特发性视网膜前膜患者的玻璃体,结论外推应谨慎。
【引用与许可】
引用信息为:Chao Sun, Proteomics and phosphoproteomics analysis of the vitreous in idiopathic epiretinal membrane patients [Dataset]. https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD030278。数据许可条款与使用协议,源站未提供。
下载信息
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暂未开放公开下载
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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)
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使用方式
数据集获取
源站:https://ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD030278
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
Chao Sun, Proteomics and phosphoproteomics analysis of the vitreous in idiopathic epiretinal membrane patients [Dataset]. https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD030278
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
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