Gmppa缺陷导致可治疗的α-肌营养不良聚糖高糖基化综合征性肌病

主题标签:肌肉骨骼疾病、肌病、糖基化、Gmppa、蛋白质组学。本站分类:肌肉骨骼疾病/其他。本数据集为肌肉骨骼疾病领域公开数据集,主题涵盖肌肉骨骼疾病。

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基因组肌肉骨骼疾病肌病糖基化Gmppa蛋白质组学
Gmppa defects result in a treatable syndromic myopathy with α-Dystroglycan hyperglycosylation

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

Gmppa缺陷导致可治疗的α-肌营养不良聚糖高糖基化综合征性肌病

Gmppa defects result in a treatable syndromic myopathy with α-Dystroglycan hyperglycosylation 是一个公开的蛋白质组学数据集,主题聚焦于肌肉骨骼疾病领域中的肌病研究。该数据集围绕 Gmppa 基因缺陷所导致的综合征性肌病展开,涉及 α-抗肌萎缩相关蛋白(α-Dystroglycan)高度糖基化这一分子特征,并指向该疾病具有可治疗性。数据集由 Alessandro Ori 于 2025 年发布,收录于 ebi.ac.uk 平台,本站将其归类为肌肉骨骼疾病 / 其他。其主题标签涵盖肌肉骨骼疾病、肌病、糖基化、Gmppa 与蛋白质组学,适合关注遗传性肌病机制、糖基化异常及相关蛋白质组学分析的研究者参考使用。

【数据集背景】

该数据集的研究背景集中于 Gmppa 缺陷引发的综合征性肌病。Gmppa 基因缺陷可导致一种综合征性肌病,其分子层面的显著特征是 α-Dystroglycan 的高度糖基化,且该疾病被描述为可治疗。数据集标题直接体现了这一疾病模型与分子表型,主题标签中的“肌肉骨骼疾病”“肌病”“糖基化”“Gmppa”“蛋白质组学”进一步界定了其研究范畴。该数据集属于肌肉骨骼疾病领域的公开数据资源,主题涵盖肌肉骨骼疾病,为相关疾病机制与蛋白质组学研究提供数据支撑。

【数据内容】

该数据集的主题标签包括肌肉骨骼疾病、肌病、糖基化、Gmppa 与蛋白质组学,表明其内容与蛋白质组学分析相关,并围绕 Gmppa 缺陷及 α-Dystroglycan 糖基化异常展开。数据集英文名称完整表述了其研究主题,即 Gmppa 缺陷导致的可治疗综合征性肌病伴 α-Dystroglycan 高度糖基化。关于数据的具体样本数量、文件类型、数据规模等细节,源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于 ebi.ac.uk,源站描述中标注其为 Alessandro Ori(2025)发布的数据集,并给出了对应的项目访问地址 https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD014260。本站将其归类为肌肉骨骼疾病 / 其他。关于样本采集的具体方法、实验设计、仪器平台与处理流程等信息,源站未提供。

【适用场景】

基于其主题标签与疾病背景,该数据集适用于肌肉骨骼疾病领域中肌病相关研究,尤其是围绕 Gmppa 缺陷、α-Dystroglycan 糖基化异常及蛋白质组学的分析场景。其“可治疗”的疾病描述也提示该数据可能用于探讨相关治疗机制的研究参考。关于更具体的适用场景与分析方向,源站未提供。

【使用方法】

源站未提供该数据集的具体使用方法、数据处理流程或分析指南。使用者可参考源站项目页面获取进一步信息。

【质量与限制】

源站未提供关于数据质量评估、数据完整性或使用限制的具体说明。该数据集为公开数据集,其余质量与限制信息源站未提供。

【引用与许可】

引用信息可参考源站描述:Alessandro Ori (2025). Gmppa defects result in a treatable syndromic myopathy with α-Dystroglycan hyperglycosylation [Dataset]. https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD014260。关于该数据集的许可条款与使用授权信息,源站未提供。

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    • 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

Alessandro Ori (2025). Gmppa defects result in a treatable syndromic myopathy with α-Dystroglycan hyperglycosylation [Dataset]. https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD014260

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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