原发性血小板增多症患者血小板蛋白质组分析：代谢与血小板反应性关联
原发性血小板增多症患者血小板的蛋白质组分析将代谢与血小板反应性联系起来 [数据集]。主题标签：原发性血小板增多症、血小板、蛋白质组学、代谢、血小板反应性、血液与淋巴系统疾病
基本信息
资源简介
原发性血小板增多症患者血小板蛋白质组分析：代谢与血小板反应性关联
该数据集题为“Proteomic analysis of platelets from Essential Thrombocythemia patients links metabolism to platelet reactivity”，即“原发性血小板增多症患者血小板的蛋白质组分析将代谢与血小板反应性联系起来”，属于血液与淋巴系统疾病领域中的原发性血小板增多症主题。数据集来源于 ebi.ac.uk，由 Martina Samiotaki 于 2026 年发布，主题标签涵盖原发性血小板增多症、血小板、蛋白质组学、代谢、血小板反应性以及血液与淋巴系统疾病。该数据集以蛋白质组学为切入点，围绕原发性血小板增多症患者的血小板展开分析，旨在将血小板代谢特征与血小板反应性联系起来，为理解这一骨髓增殖性肿瘤中血小板功能异常的机制提供数据支撑。
【数据集背景】
原发性血小板增多症是一种以血小板持续增多为特征的血液与淋巴系统疾病。该数据集聚焦于患者血小板的蛋白质组层面，试图揭示代谢与血小板反应性之间的关联。数据集标题明确表达了这一研究取向，即通过蛋白质组分析把代谢状态与血小板反应性联系起来，属于血液与淋巴系统疾病分类下的原发性血小板增多症专题数据。
【数据内容】
该数据集为蛋白质组分析数据，研究对象为原发性血小板增多症患者的血小板。其主题标签包括原发性血小板增多症、血小板、蛋白质组学、代谢、血小板反应性以及血液与淋巴系统疾病。数据集的具体样本数量、蛋白质鉴定数目、定量指标及分析结果等细节，源站未提供。
【采集与来源】
数据集来源站为 ebi.ac.uk，源站描述中标注的作者为 Martina Samiotaki，发布年份为 2026，数据集链接为 https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD050550。关于样本采集流程、实验平台、仪器型号与数据处理流程等信息，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于血液与淋巴系统疾病特别是原发性血小板增多症相关的研究场景，可用于围绕血小板蛋白质组、血小板代谢与血小板反应性之间关系开展分析。其主题标签所覆盖的蛋白质组学与代谢方向，也使其可用于相关领域的比较研究或方法参考。具体适用场景的边界与推荐用途，源站未提供。
【使用方法】
该数据集通过 ebi.ac.uk 的 PRIDE 项目页面（PXD050550）提供访问。关于数据文件格式、下载方式、使用许可条件及分析工具建议等，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集来自 ebi.ac.uk，具有明确的来源与作者信息。关于数据质量评估、样本规模、技术重复、缺失值情况以及结果的可推广性等限制，源站未提供。
【引用与许可】
引用信息为：Martina Samiotaki (2026). Proteomic analysis of platelets from Essential Thrombocythemia patients links metabolism to platelet reactivity [Dataset]. https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD050550。关于该数据集的许可条款与使用限制，源站未提供。
下载信息
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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/PXD050550
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
Martina Samiotaki (2026). Proteomic analysis of platelets from Essential Thrombocythemia patients links metabolism to platelet reactivity [Dataset]. https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD050550
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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