Sarikaya 肌病历史研究 Orbitrap Elite 蛋白质组数据集

该数据集来自 omicsdi.org,包含 4 个在 Orbitrap Elite 质谱仪上以数据依赖采集模式获取的原始质谱文件,样本由 Ege Sarikaya 制备,质谱采集与数据分析由 Cassandra Wong 完成

omicsdi
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蛋白质Proteomics
Sarikaya_HistoryMyopathy_P124_OrbiElite

基本信息

模态
蛋白质
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

Sarikaya 肌病历史研究 Orbitrap Elite 蛋白质组数据集

该数据集来自 omicsdi.org,包含 4 个在 Orbitrap Elite 质谱仪上以数据依赖采集模式获取的原始质谱文件,样本由 Ege Sarikaya 制备,质谱采集与数据分析由 Cassandra Wong 完成。数据关联 Ege Sarikaya 等人提交的稿件,该研究对 Mtm1 敲除小鼠开展自然史研究,以理解 X 连锁肌管肌病(XLMTM)的疾病病理机制。数据可用于蛋白质组学分析及相关疾病机制研究(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集由 4 个原始质谱文件组成,在 Orbitrap Elite 质谱仪上以数据依赖采集模式获取。样本由 Ege Sarikaya 制备。样本处理由 Ege Sarikaya 和 Cassandra Wong 完成。质谱采集和数据分析由 Cassandra Wong 完成。这些文件与 Ege Sarikaya 等人提交发表的手稿相关。该论文对 Mtm1 敲除小鼠进行了自然史研究,以更好地理解 X 连锁肌管肌病(XLMTM)的疾病病理机制。James J. Dowling 是手稿的通讯作者(james.dowling@sickkids.ca);有关该数据集的问题应联系 Karen Colwill(colwill@lunenfeld.ca)。本次提交附有 3 个补充文件(除本 README 文件外)。表 1 描述了该数据集的组成。表 2 列出了所有肽段

【主题与分类】

主题标签:Proteomics。本站分类:肌肉骨骼疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/massive/MSV000089844

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源站:https://omicsdi.org/dataset/massive/MSV000089844

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  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

该数据集包含4个原始MS文件,这些文件是在Orbitrap Elite质谱仪上以数据依赖采集模式获取的。样本由Ege Sarikaya生成。样本处理由Ege Sarikaya和Cassandra Wong完成。质谱数据采集和数据分析由Cassandra Wong完成。这些文件与Ege Sarikaya等人提交发表的一篇手稿相关。该论文对Mtm1基因敲除小鼠进行了自然史研究,以更好地理解X连锁肌管肌病(XLMTM)的疾病病理机制。James J. Dowling是该手稿的通讯作者(james.dowling@sickkids.ca);如有关于此数据集的问题,请联系Karen Colwill(colwill@lunenfeld.ca)。本次提交附有3个补充文件(除本README文件外)。表1描述了该数据集的组成。表2列出了所有肽段证据(依据iProphet)。表3列出了SAINTexpress相互作用。

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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