系统性肥大细胞增多症GWAS数据
系统性肥大细胞增多症GWAS数据 与系统性肥大细胞增多症（Systemic mastocytosis）高度相关，包含表格形式的样本、标注、临床变量、组学记录或权威知识条目，可用于疾病分类、特征筛选、模型训练和公开数据集整理。
基本信息
资源简介
系统性肥大细胞增多症GWAS数据
【一句话概览】
肥大细胞增多症是一种骨髓增殖性肿瘤，以克隆性肥大细胞浸润不同组织为特征，按肥大细胞定位可分为皮肤型（CM）与系统性（SM），后者累及至少一个皮肤外器官，如骨髓、肝、脾和胃肠道，部分SM患者也可出现皮肤病变（SM+C），疾病分类常较困难，口腔常受累。为揭示不同疾病形式相关的唾液蛋白质组定性/定量改变，研究采用基于高效液相色谱-电喷雾离子阱质谱的自上而下蛋白质组学平台，分析人唾液酸性可溶蛋白质组，可对天然唾液蛋白质组（含异构体及翻译后修饰）进行谱图分析、比较无限样本并以无标记法定量蛋白质。受试者数4956（来源 OmicsDI）。
【数据内容】
源站原始描述：Mastocytosis is a myeloproliferative neoplasm characterized by infiltration of clonally derived mast cells in different tissues. According to mast cells localization, it is possible to discriminate cutaneous mastocytosis (CM) from systemic mastocytosis (SM), the latter involving at least an extracutaneous organ, like bone marrow, liver, spleen and gastrointestinal tract. Some of the SM patient can develop also cutaneous lesions (SM+C). Disease classification is often tricky. Oral cavity is commo…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：肥大细胞增多症是一种骨髓增殖性肿瘤，其特征为克隆性来源的肥大细胞在不同组织中浸润。根据肥大细胞的定位，可区分皮肤肥大细胞增多症（CM）与系统性肥大细胞增多症（SM），后者至少累及一个皮肤外器官，如骨髓、肝脏、脾脏和胃肠道。部分SM患者也可出现皮肤病变（SM+C）。疾病分类往往较为棘手。口腔常受累并出现症状。为揭示与不同疾病形式相关的唾液蛋白质组可能的定性/定量改变，我们通过整合的自上而下平台，研究了CM、SM和SM+C患者以及健康对照者的蛋白质谱。该自上而下蛋白质组学平台基于高效液相色谱分离联用电喷雾-离子阱质谱（HPLC-ESI-IT-MS）分析人唾液酸性可溶性蛋白质组，并已在我们既往研究中标准化，用于检测和定量数百种唾液肽/蛋白质。通过该方法，可获得天然存在的唾液蛋白质组图谱，包括异构体和翻译后修饰（PTMs），比较无限数量的样本，并通过非标记方法对蛋白质进行定量。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。
【获取与许可】
源站页面：https://www.omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-MTAB-9358
下载信息
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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。
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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）
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://www.omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-MTAB-9358
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
系统性肥大细胞增多症GWAS数据 是与系统性肥大细胞增多症相关的公开表格数据资源，提供疾病样本、标注、变异、表达谱或标准化知识，主要用于分类和医学数据整理。
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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