人动脉粥样硬化斑块免疫肽组学分析识别抗原驱动因素

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/pride/PXD068446

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
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   • 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

动脉粥样硬化具有由自身反应性T细胞和B细胞驱动的自身免疫成分。识别其抗原驱动因素可能带来新的诊断和治疗方法。在此，我们旨在通过研究人斑块中HLA呈递的肽库，识别源自动脉粥样硬化相关蛋白（如ApoB100）的免疫原性T细胞表位。我们采用免疫肽组学方法，鉴定了51例接受动脉内膜切除术患者斑块中HLA-DR分子呈递的肽段。我们选取了一组源自ApoB100的20个肽段，研究了动脉粥样硬化患者外周血单个核细胞（PBMCs）中ApoB100特异性CD4+ T细胞的存在及其细胞因子谱。结果显示，22.4%的患者对这些ApoB100肽段表现出显著的CD4+ T细胞活化，且该T细胞反应与斑块易损性呈正相关。此外，这些细胞的细胞因子谱特征表现为同时产生促炎和抗炎细胞因子。

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。