多发性骨髓瘤血清蛋白N-糖基化变化数据集

该数据集来自omicsdi.org,聚焦多发性骨髓瘤患者血清蛋白N-糖基化变化,属于肌肉骨骼系统疾病/其他分类下的代谢组学数据

omicsdi
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蛋白质分类Metabolomics
蛋白质Serum protein N-glycosylation changes in multiple myeloma

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

多发性骨髓瘤血清蛋白N-糖基化变化数据集

该数据集来自omicsdi.org,聚焦多发性骨髓瘤患者血清蛋白N-糖基化变化,属于肌肉骨骼系统疾病/其他分类下的代谢组学数据。源站描述显示研究纳入91例多发性骨髓瘤患者和51例对照的血清N-糖组,并分析7例患者疾病发展不同时间点的连续样本及16对配对的血清与骨髓血浆样本,N-聚糖经酶解释放、唾液酸连接特异性衍生化后以质谱检测。数据可用于探索多发性骨髓瘤相关的糖基化特征变化(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:多发性骨髓瘤的特征是骨髓中恶性浆细胞克隆性增殖并产生单克隆免疫球蛋白。已有报道称多发性骨髓瘤中这些单克隆免疫球蛋白的N-糖基化发生变化,但既往研究仅检测了有限的血清N-聚糖特征。方法:本研究对人类血清N-糖组进行了更详细的分析,包括91例多发性骨髓瘤患者和51例对照。我们额外分析了来自患者的连续样本(n = 7),这些样本在疾病发展过程中的不同时间点获得,以及16对配对的血清和骨髓血浆样本。N-聚糖经酶解释放,并在唾液酸连接特异性衍生化后通过质谱测量。结果:复合型中α2,3-和α2,6-唾液酸化、半乳糖化均降低,而岩藻糖化升高

【主题与分类】

主题标签:Metabolomics。本站分类:肌肉骨骼系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/metabolights_dataset/MTBLS676

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源站:https://omicsdi.org/dataset/metabolights_dataset/MTBLS676

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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

背景:多发性骨髓瘤的特征是骨髓中恶性浆细胞克隆性增殖并产生单克隆免疫球蛋白。已有报道显示多发性骨髓瘤中这些单克隆免疫球蛋白的N-糖基化发生改变,但既往研究仅检测了有限的血清N-聚糖特征。方法:本研究对91例多发性骨髓瘤患者和51例对照者的人血清N-糖组进行了更详细的研究。此外,我们还分析了患者(n = 7)在疾病发展过程中不同时间点获得的连续样本,以及16对配对的血清和骨髓血浆样本。对唾液酸进行连接特异性衍生化后,酶解释放N-聚糖并通过质谱法测定。结果:与对照者相比,多发性骨髓瘤患者复杂型N-聚糖中α2,3-和α2,6-唾液酸化、半乳糖基化均降低,而岩藻糖基化升高,同时双天线聚糖的双岩藻糖基化降低。所观察到的糖基化变化存在于所有ISS分期中,包括“低危”ISS I期。

在个体患者中,双天线聚糖的双岩藻糖基化随疾病进展而减少。来自血液和骨髓的蛋白质N-糖基化特征显示出强相关性。此外,在多发性骨髓瘤患者中发现了单克隆免疫球蛋白(M蛋白)和白蛋白水平与聚糖特征的关联。结论与一般意义:总之,血清蛋白N-糖基化分析能够成功区分多发性骨髓瘤与健康对照。需要进一步研究以评估聚糖特征变化的潜在作用以及聚糖与临床参数关联在多发性骨髓瘤早期检测和预后中的意义。

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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