伴与不伴癫痫的星形细胞瘤组织比较蛋白质组分析
该数据集来自 omicsdi.org，属于肿瘤/脑肿瘤分类，主题为蛋白质组学。数据为伴癫痫与不伴癫痫患者的星形细胞瘤组织，采用基于质谱的蛋白质组学技术进行分析
基本信息
资源简介
伴与不伴癫痫的星形细胞瘤组织比较蛋白质组分析
该数据集聚焦于星形细胞瘤组织中的蛋白质组学比较分析，研究对象为伴有癫痫与不伴癫痫的患者。星形细胞瘤是胶质瘤的常见类型，也是脑肿瘤相关癫痫的常见病因；尽管胶质瘤与癫痫之间的关联已被广泛认识，但星形细胞瘤中致癫痫的确切机制仍知之甚少。该研究采用基于质谱的蛋白质组学技术，对两类患者的肿瘤组织进行检测与比较，鉴定出131个差异表达蛋白，其中42个上调、89个下调。上调蛋白多与能量代谢增强相关，胶质纤维酸性蛋白在伴癫痫患者中异常高表达；下调蛋白则涉及跨突触信号传导与γ-氨基丁酸能突触传递等过程。数据集主题标签为蛋白质组学，在分类上归属于肿瘤/脑肿瘤，来源于omicsdi.org。
【数据集背景】
星形细胞瘤是胶质瘤的一种常见类型，也是脑肿瘤相关癫痫的常见原因。胶质瘤与癫痫之间的联系虽然已经明确，但星形细胞瘤中癫痫发生的确切机制仍不清楚。该数据集对应的研究正是针对这一空白，通过比较伴癫痫与不伴癫痫患者的星形细胞瘤组织，从蛋白质层面寻找与癫痫发生相关的分子特征，为理解肿瘤相关癫痫的机制提供线索。
【数据内容】
数据集的核心内容是星形细胞瘤组织的蛋白质组学分析结果。研究采用基于质谱的技术路线，对伴癫痫和不伴癫痫两类患者的肿瘤组织进行比较，共检测到131个差异表达蛋白，其中42个表达上调、89个表达下调。上调蛋白主要与能量代谢增强有关；胶质纤维酸性蛋白参与维持正常轴突结构，在伴癫痫患者中呈现异常高表达。下调蛋白包括参与跨突触信号传导以及γ-氨基丁酸能突触传递的蛋白。上述差异表达蛋白构成了该数据集的主要数据内容。
【采集与来源】
该数据集来源于omicsdi.org。样本为星形细胞瘤患者的肿瘤组织，按是否伴有癫痫分为两组进行对比分析。检测手段为基于质谱的蛋白质组学技术。源站描述未提供样本量、采集机构、采集时间、伦理审批信息以及质谱平台的具体型号等细节。
【适用场景】
该数据集适用于脑肿瘤相关癫痫机制研究，尤其是从蛋白质组学角度探索星形细胞瘤致癫痫分子基础的工作；可用于能量代谢、胶质纤维酸性蛋白异常表达、跨突触信号传导及γ-氨基丁酸能突触传递等方向的差异蛋白验证与假设生成；也可作为肿瘤/脑肿瘤分类下蛋白质组学数据整合分析的参考数据。源站未提供其他适用场景的说明。
【使用方法】
源站未提供具体的使用方法说明，包括数据下载方式、文件格式、分析流程或配套工具等信息。
【质量与限制】
源站未提供质量控制、样本规模、验证实验或技术重复等信息。该研究的差异表达结果基于质谱蛋白质组学分析，相关结论的适用范围受源站描述所限；数据仅涉及伴癫痫与不伴癫痫患者的星形细胞瘤组织比较，其他人群或肿瘤类型的推广需谨慎。
【引用与许可】
源站未提供引用方式与许可信息。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://omicsdi.org/dataset/jpost/PXD055963
标准获取流程：
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- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
星形细胞瘤是胶质瘤的常见类型，也是脑肿瘤相关癫痫的常见病因。尽管胶质瘤与癫痫之间的关联已得到充分证实，但星形细胞瘤致癫痫的确切机制仍知之甚少。本研究采用基于质谱的技术，对伴有和不伴有癫痫发作的星形细胞瘤患者组织进行了蛋白质组学分析。我们检测到131个差异表达蛋白（42个上调，89个下调）。癫痫发作患者中上调的蛋白大多与能量代谢增加有关。此外，参与维持正常轴突结构的胶质纤维酸性蛋白在癫痫发作患者中异常高表达。癫痫发作患者中下调的蛋白包括参与跨突触信号传导和γ-氨基丁酸突触传递的蛋白。
有趣的是，将我们队列中的蛋白质表达谱与先前因其他原因导致癫痫的患者研究中的表达谱进行比较后发现，轴突生长调节因子塌陷反应介导蛋白家族仅在星形细胞瘤所致癫痫发作的患者中高表达。需要进一步研究此处鉴定的蛋白质，以确定其作为生物标志物和治疗靶点的潜力。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
