普通变异型免疫缺陷病患者T细胞与单核细胞的差异蛋白质组与转录组图谱
普通变异型免疫缺陷病患者T细胞与单核细胞的差异蛋白质组与转录组图谱。主题标签：普通变异型免疫缺陷病、T细胞、单核细胞、蛋白质组、转录组、免疫系统疾病
基本信息
资源简介
普通变异型免疫缺陷病患者T细胞与单核细胞的差异蛋白质组与转录组图谱
该数据集聚焦普通变异型免疫缺陷病（Common Variable Immunodeficiency）患者免疫细胞层面的分子特征，英文全称为 Distinct Proteomic and Transcriptomic Profiles in T-cells and Monocytes in Patients with Common Variable Immunodeficiency，从蛋白质组与转录组两个维度刻画患者 T 细胞与单核细胞之间的差异表达图谱。数据集归属于免疫系统疾病分类下的普通变异型免疫缺陷病方向，由 Animesh Sharma 于 2026 年发布，收录于 EBI 的 PRIDE 蛋白质组学数据平台，项目编号为 PXD063397。其核心价值在于将同一疾病背景下两类关键免疫细胞的蛋白质组与转录组信息并置呈现，为理解该疾病中免疫细胞功能异常的分子基础提供数据支撑，主题涵盖普通变异型免疫缺陷病、T 细胞、单核细胞、蛋白质组、转录组及免疫系统疾病等方面。
【数据集背景】
普通变异型免疫缺陷病是一种以抗体生成障碍和反复感染为主要表现的免疫系统疾病，其发病机制涉及多种免疫细胞的功能异常。T 细胞与单核细胞作为适应性免疫与固有免疫的重要参与者，在疾病状态下的分子变化值得深入考察。该数据集正是在这一背景下产生，旨在通过蛋白质组与转录组两个层面的比较分析，揭示患者 T 细胞与单核细胞中呈现的差异分子图谱，为疾病机制研究和潜在生物标志物探索提供基础数据。
【数据内容】
数据集的核心内容是普通变异型免疫缺陷病患者 T 细胞与单核细胞的差异蛋白质组与转录组图谱。从主题构成看，数据同时覆盖蛋白质组与转录组两类组学信息，并以 T 细胞和单核细胞为研究对象，形成细胞类型与组学层次交叉的数据结构。源站未提供样本数量、具体蛋白或基因条目、差异倍数阈值等细节信息。
【采集与来源】
该数据集来源于 ebi.ac.uk，收录于 PRIDE 归档平台，项目访问编号为 PXD063397，发布者为 Animesh Sharma，发布年份为 2026 年。源站未提供样本采集流程、实验平台型号、试剂与仪器参数、测序或质谱运行条件等具体信息。
【适用场景】
基于其主题构成，该数据集可服务于普通变异型免疫缺陷病的分子机制研究，支持对 T 细胞与单核细胞在蛋白质组和转录组层面差异特征的分析；也可用于免疫细胞组学数据的比较研究、候选分子标志物的初步筛选，以及与其他免疫系统疾病相关组学数据的对照参考。源站未提供具体的应用案例或验证结果。
【使用方法】
源站未提供数据文件格式、目录结构、下载方式、预处理步骤与分析流程等使用说明。使用者需依据 PRIDE 平台的项目页面自行获取数据并评估其适用性。
【质量与限制】
源站未提供数据质量评估、缺失值情况、批次效应控制、重复性验证等信息。由于缺乏样本规模与实验细节的公开说明，数据在统计效力与可重复性方面的表现无法从现有信息中判断，使用时应结合原始项目页面进一步核实。
【引用与许可】
引用信息为：Animesh Sharma (2026). Distinct Proteomic and Transcriptomic Profiles in T-cells and Monocytes in Patients with Common Variable Immunodeficiency. [Dataset]. https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD063397。源站未提供该数据集的具体许可条款与使用限制说明。
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://ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD063397
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
Animesh Sharma（2026）。常见变异型免疫缺陷病患者T细胞与单核细胞中独特的蛋白质组学与转录组学特征。[数据集]。https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD063397
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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