肾上腺蛋白质组学数据集
该数据集包含通过质谱技术获取的蛋白质组学数据，主要对比了MEN1基因敲除小鼠与野生型小鼠肾上腺组织的蛋白质表达谱，数据模态为蛋白质组学数据，来源于小鼠肾上腺组织样本，旨在研究MEN1基因缺失对肾上腺蛋白质组的影响，为肾上腺肿瘤的分子机制探索和潜在生物标志物的鉴定提供重要资源。
基本信息
资源简介
肾上腺蛋白质组学数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Adrenal proteomics》。源站首次发布：2025-09-24。
【数据内容】
源站原始描述：Proteomic data comparing men1 mice +/- adrenals with men1+/+ adrenals. The MEN1 mouse is a conventional heterozygous knockout mouse (Men1 +/-), which was a kind gift from Professor Hayward of the Queensland Institute of Medical Research, Herston, Australia. Deletion of the second exon of the Men1 gene produces heterozygous non-sense mutation. Adrenals of ten MEN1 mice with ages from 10 to 13 months were used, and adrenals of ten wild type mice (Men1+/+) of the same age range served as controls.…
主表 men1_control_sieve_clean_named.csv 含 8 列、样本前 665 行结构完整。
文件 MANIFEST.txt 为文本内容，开头为：README_men1_control_sieve_clean_named (1.1kb) .txt men1_control_sieve (150.82kb) .xlsx men1_control_sieve_clean_named (97.53kb) .csv
【数据结构与技术规格】
文件数 4 个，合计 255.60 KB。men1_control_sieve.xlsx：application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet，154.44 KB。men1_control_sieve_clean_named.csv：text/csv，99.87 KB。MANIFEST.txt：text/plain，137 B。数据集 DOI：10.17044/scilifelab.30138382.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Oncology and carcinogenesis not elsewhere classified。主题标签：MEN1、gene mutation、Adrenal cortical adenoma。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。源站学科分类标注为 Oncology and carcinogenesis not elsewhere classified。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.scilifelab.se/articles/dataset/Adrenal_proteomics/30138382
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Edholm, Adam; Monazzam, Azita (2025). Adrenal proteomics. Uppsala University. Dataset
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
源站：https://figshare.com/articles/dataset/Adrenal_proteomics/30138382
按页面 Download 按钮获取。
数据说明
该数据集是一个蛋白质组学数据集，主要比较了MEN1基因敲除小鼠（Men1 +/-）与野生型小鼠（Men1 +/+）肾上腺组织的蛋白质表达差异。数据来源于10只年龄在10至13个月的MEN1小鼠和10只同龄野生型对照小鼠的肾上腺组织样本，每只动物的一侧腺体用于蛋白质谱分析，另一侧用于免疫组化或Western blot验证。样本经过组织匀浆、蛋白质提取、变性、还原和酶解等预处理后，通过质谱技术进行蛋白质鉴定和定量分析。该数据集主要用于研究MEN1基因缺失对肾上腺蛋白质组的影响，为肾上腺肿瘤（如肾上腺癌）的分子机制研究和生物标志物发现提供数据支持。
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