膀胱癌样本中糖鞘脂的 xCGE-LIF 分析数据集

该数据集提供了基于xCGE-LIF技术对膀胱癌患者样本(包括肿瘤组织和尿液外泌体)进行糖鞘脂分析的定量数据,包含样本元数据、原始迁移时间和相对信号强度等多模态信息,主要用于鉴定和评估nLc4作为膀胱癌诊断生物标志物的潜力,支持膀胱癌的分子诊断和生物标志物研究。

Buettner, Falk F. R.; B. Moreira, InêsBuettner, Falk F. R.; B. Moreira, Inês
Figshare
2025-06-17 更新
浏览 13
glycosphingolipidsbladder cancerurinary markerxCGE-LIF
xCGE-LIF profiling of glycosphingolipids in bladder cancer samples

基本信息

大小
0.000174862 GB
许可
CC BY 4.0
创建/更新时间
2025-06-17
版本
v1

资源简介

膀胱癌样本中糖鞘脂的 xCGE-LIF 分析数据集

【数据集背景】

本数据集源站标题为《xCGE-LIF profiling of glycosphingolipids in bladder cancer samples》。源站首次发布:2025-06-17。

【数据内容】

源站原始描述:This dataset contains xCGE-LIF glycosphingolipid profiling data from bladder cancer patient samples. The Excel file includes sample-level metadata for tissue and urine cohorts, such as tumor type, stage, grade, gender, and age, raw migration time data from xCGE-LIF analysis, and an overview of calculated relative signal intensities. The data support the identification and evaluation of nLc4 as a diagnostic biomarker in bladder cancer, as described in the associated manuscript. Sample types inclu…

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 174.86 KB。xCGE-LIF_GSL_profiles_BC_tissue_urine.xlsx:application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet,174.86 KB。数据集 DOI:10.6084/m9.figshare.29336381.v1。

【主题与分类】

源站学科分类:Glycobiology、Cancer diagnosis。主题标签:glycosphingolipids、bladder cancer、urinary marker、xCGE-LIF。

【适用方向】

源站学科分类标注为 Glycobiology、Cancer diagnosis。

【获取与许可】

源站页面:https://figshare.com/articles/dataset/xCGE-LIF_profiling_of_glycosphingolipids_in_bladder_cancer_samples/29336381

使用许可:CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。

规范引用:B. Moreira, Inês; Buettner, Falk F. R. (2025). xCGE-LIF profiling of glycosphingolipids in bladder cancer samples. figshare. Dataset

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使用方式

数据集获取(Figshare)

源站:https://figshare.com/articles/dataset/xCGE-LIF_profiling_of_glycosphingolipids_in_bladder_cancer_samples/29336381/1

按页面 Download 按钮获取。

数据说明

该数据集包含来自膀胱癌患者样本的 xCGE-LIF 糖鞘脂分析数据。Excel文件中包含组织和尿液队列的样本级元数据(如肿瘤类型、分期、分级、性别和年龄)、xCGE-LIF分析获得的原始迁移时间数据,以及计算出的相对信号强度概述。数据支持将 nLc4 鉴定和评估为膀胱癌的诊断生物标志物,相关描述已在关联论文中阐述。样本类型包括从诊断为膀胱癌的患者和对照者中收集的膀胱肿瘤组织及尿液外泌体。

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