基本信息

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创建/更新时间

2026-10-12

资源简介

恶性疟原虫全生物体 Dd2 SC（Tao,mcp,2014）

该数据集为恶性疟原虫（P.falciparum）全生物体 Dd2 株的蛋白质组学数据，英文名称为“P.falciparum - Whole organism, Dd2, SC (Tao,mcp,2014)”，来源站为 omicsdi.org，本站分类归入感染 / 寄生虫病，主题标签为 Proteomics。根据源站描述，该数据集采用基于谱计数（Spectral counting）的丰度定量方法，涉及 Dd2 株，并给出交互一致性评分 2.8 与覆盖度 81。整体来看，该数据集面向恶性疟原虫蛋白质表达层面的研究，可用于观察 Dd2 株在全生物体条件下的蛋白质组丰度信息，适合寄生虫病、感染生物学以及蛋白质组学相关方向的研究人员参考使用。

【数据集背景】

恶性疟原虫是疟疾的重要病原体之一，其蛋白质组研究有助于理解寄生虫在宿主内的表达特征与生物学过程。Dd2 是恶性疟原虫中常用的实验株之一，常被用于药物抗性、基因表达和蛋白质组学等研究。该数据集以全生物体为对象，聚焦 Dd2 株的蛋白质组学信息，主题标签为 Proteomics，本站分类为感染 / 寄生虫病。数据集英文名称中包含“Tao,mcp,2014”字样，提示其与 2014 年相关研究或发表记录有关，但源站未提供更详细的研究背景、实验目的或项目来源说明。

【数据内容】

该数据集的核心内容为恶性疟原虫 Dd2 株全生物体的蛋白质组学数据，采用基于谱计数（Spectral counting）的丰度定量方法。源站描述中给出了“abundance based on Spectral counting, Dd2, Interaction consistency score: 2.8, Coverage: 81”。其中，丰度基于谱计数，表明数据以质谱谱图计数的方式反映蛋白质相对丰度；Dd2 指明研究对象为该株；交互一致性评分为 2.8；覆盖度为 81。除上述信息外，源站未提供蛋白质数量、肽段数量、鉴定阈值、定量软件、样本重复数等更细粒度的数据内容。

【采集与来源】

该数据集来源站为 omicsdi.org，本站分类为感染 / 寄生虫病，主题标签为 Proteomics。源站描述仅提及基于谱计数的丰度、Dd2 株、交互一致性评分 2.8 和覆盖度 81。关于具体样本采集方式、实验流程、质谱平台、色谱条件、数据处理流程、原始数据文件格式及存储位置等信息，源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于恶性疟原虫蛋白质组学相关研究，尤其是针对 Dd2 株在全生物体条件下的蛋白质丰度分析。潜在应用包括：比较不同条件或不同株之间的蛋白质表达差异、辅助寄生虫感染与致病机制研究、为蛋白质组学方法学评估提供参考、以及作为感染 / 寄生虫病方向的数据资源用于教学或方法验证。由于主题标签为 Proteomics，该数据集也可用于蛋白质组学数据整合、注释或再分析等场景。但具体适用性仍需结合源站未提供的实验设计、样本信息和数据质量指标进行判断。

【使用方法】

该数据集可通过来源站 omicsdi.org 获取或检索。使用时应关注其基于谱计数的丰度定量特征，理解谱计数数据通常反映蛋白质相对丰度而非绝对浓度。由于源站未提供数据处理流程、归一化方法、统计模型和文件格式说明，使用者在分析前需自行确认数据组织方式与适用工具。若用于跨数据集比较，应注意不同定量方法、实验条件和覆盖度差异可能带来的影响。源站未提供具体下载方式、文件清单或使用教程。

【质量与限制】

源站描述中给出了交互一致性评分 2.8 和覆盖度 81，可作为评估该数据集部分质量特征的参考。但源站未提供样本重复数、鉴定置信度、缺失值比例、定量准确性验证、批次效应评估等信息，因此无法全面判断数据质量。该数据集基于谱计数进行丰度定量，这类方法在蛋白质定量中具有其固有局限，例如对低丰度蛋白的检测敏感性、谱图计数与真实丰度之间的非线性关系等。此外，源站未提供实验设计细节和生物学重复情况，限制了统计推断的可靠性。使用者在解释结果时应保持谨慎。

【引用与许可】

该数据集英文名称中包含“Tao,mcp,2014”，可能对应相关研究或发表记录，但源站未提供完整的引用格式、作者列表、发表期刊、DOI 或数据许可协议。因此，关于引用方式与使用许可，源站未提供。使用者在引用或再利用该数据集前，应自行查阅来源站 omicsdi.org 上的原始记录，以获取准确的引用信息和许可条款。

原始链接

https://omicsdi.org/dataset/paxdb/3453092459

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使用方式

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/paxdb/3453092459

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。

数据说明

abundance based on Spectral counting, Dd2, Interaction consistency score: 2.8, Coverage: 81

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