跨物种巨噬细胞感染的DDA与DIA-PASEF蛋白质组学比较分析揭示驱动病原体毒力的新机制
主题标签：感染性疾病、蛋白质组学、DDA、DIA-PASEF、巨噬细胞感染、病原体毒力。本数据集为感染性疾病领域公开数据集，主题涵盖感染性疾病。
基本信息
资源简介
跨物种巨噬细胞感染的DDA与DIA-PASEF蛋白质组学比较分析揭示驱动病原体毒力的新机制
Comparative DDA and DIA-PASEF proteomics profiling of cross-kingdom macrophage infection reveals new mechanisms driving pathogen virulence 是一个来自 ebi.ac.uk（PRIDE 归档）的公开蛋白质组学数据集，编号为 PXD054527，由 Jonathan Krieger 于 2024 年提交。该数据集围绕跨物种（cross-kingdom）巨噬细胞感染场景，采用 DDA 与 DIA-PASEF 两种数据采集策略进行对比蛋白质组学分析，旨在揭示驱动病原体毒力的新机制。数据集主题涵盖感染性疾病、蛋白质组学、DDA、DIA-PASEF、巨噬细胞感染与病原体毒力等方向，在站内归入感染性疾病 / 其他分类，可供感染免疫与病原生物学相关研究参考使用。
【数据集背景】
感染性疾病研究长期关注病原体如何突破宿主免疫防线并在宿主细胞内生存繁殖。巨噬细胞作为先天免疫的重要吞噬细胞，是病原体与宿主相互作用的关键战场。跨物种感染（即病原体跨越物种屏障感染宿主）涉及复杂的分子互作网络，其毒力机制往往难以通过单一层面的观测加以阐明。蛋白质组学能够在整体水平上刻画感染过程中宿主与病原体蛋白丰度的动态变化，为解析毒力相关通路提供数据基础。本数据集正是在这一背景下，对跨物种巨噬细胞感染模型开展比较蛋白质组学分析，以探索驱动病原体毒力的新机制。
【数据内容】
该数据集为蛋白质组学数据集，核心内容是针对跨物种巨噬细胞感染样本，分别采用 DDA（数据依赖型采集）与 DIA-PASEF（数据非依赖型采集结合 PASEF 扫描模式）两种质谱采集策略所获得的蛋白质组学 profiling 数据，并对两种策略的结果进行比较。数据集主题标签涵盖感染性疾病、蛋白质组学、DDA、DIA-PASEF、巨噬细胞感染与病原体毒力。关于样本数量、物种组成、蛋白鉴定数量、差异表达结果等具体内容，源站未提供。
【采集与来源】
数据集来源于 ebi.ac.uk 的 PRIDE 归档，项目编号为 PXD054527，提交者为 Jonathan Krieger，提交年份为 2024 年。数据通过 DDA 与 DIA-PASEF 两种质谱数据采集方式产生，研究对象为跨物种巨噬细胞感染体系。除上述来源与采集策略信息外，仪器型号、色谱条件、样本制备流程等实验细节，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于感染性疾病与病原生物学领域的蛋白质组学研究，尤其适合关注巨噬细胞感染模型中宿主—病原体相互作用的研究者。由于同时包含 DDA 与 DIA-PASEF 两种采集策略的数据，可用于比较两类采集方式在感染样本蛋白质组分析中的表现，也可作为方法学参考，用于评估数据非依赖型采集在复杂感染样本中的应用价值。此外，该数据还可用于毒力机制相关候选蛋白的挖掘与验证研究。具体适用场景的细节，源站未提供。
【使用方法】
使用者可通过 ebi.ac.uk 的 PRIDE 归档项目页面（项目编号 PXD054527）获取该数据集。使用时可根据研究目的选择 DDA 或 DIA-PASEF 数据子集，或对两者进行对比分析。关于数据文件格式、检索参数、推荐分析软件与质控流程等，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集为公开归档的蛋白质组学数据，其采集策略涵盖 DDA 与 DIA-PASEF 两类，具备方法学比较的潜力。但关于数据质量评估指标、缺失值情况、重复样本数目及批次效应等信息，源站未提供。使用者在开展下游分析前应自行进行数据质控与适用性评估。
【引用与许可】
引用该数据集时，建议参考源站描述中给出的引用信息：Jonathan Krieger (2024). Comparative DDA and DIA-PASEF proteomics profiling of cross-kingdom macrophage infection reveals new mechanisms driving pathogen virulence [Dataset]. https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD054527。关于该数据集的具体许可条款，源站未提供。
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/PXD054527
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
Jonathan Krieger (2024). Comparative DDA and DIA-PASEF proteomics profiling of cross-kingdom macrophage infection reveals new mechanisms driving pathogen virulence [Dataset]. https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD054527
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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