青少年和年轻成人高级别胶质瘤的蛋白质基因组学研究
为了揭示青少年和年轻成人（AYA）患者高级别胶质瘤（HGG）的分子机制，我们对34例AYA（年龄15-40岁）和59例儿童（年龄0-15岁）HGG病例进行了全面的蛋白质基因组学分析
基本信息
资源简介
青少年和年轻成人高级别胶质瘤的蛋白质基因组学研究
本研究围绕青少年和年轻成人（AYA）高级别胶质瘤（HGG）的分子机制展开，对34例AYA（年龄15-40岁）和59例儿童（年龄0-15岁）HGG病例进行了全面的蛋白质基因组学分析。研究整合了全基因组测序、甲基化谱分析、RNA测序以及一系列基于质谱的蛋白质组学实验，包括全局蛋白质组、磷酸化蛋白质组和糖基化蛋白质组分析。通过这一多组学策略，研究成功鉴定并定量了约11,000种蛋白质、33,000个磷酸化位点和3000个糖肽。该数据集为探索AYA HGG相较于儿童和成人HGG的独特特征提供了重要的分子层面资源。
【数据集背景】
高级别胶质瘤（HGG）是一种恶性脑肿瘤，在青少年和年轻成人（AYA）患者中的分子机制尚不完全清楚。为了揭示这一特定年龄群体HGG的独特生物学特征，研究者开展了本项蛋白质基因组学研究。该研究旨在通过全面的多组学分析，识别AYA HGG与儿童及成人HGG之间的分子差异，从而为理解其发病机制和潜在治疗靶点提供依据。数据集英文名为“Proteogenomic study of high-grade glioma among adolescents and young adults”，本站分类为肿瘤 / 脑肿瘤，来源站为doi.org。
【数据内容】
本数据集包含对34例AYA（年龄15-40岁）和59例儿童（年龄0-15岁）HGG病例进行的全面蛋白质基因组学分析结果。研究采用了全基因组测序、甲基化 profiling、RNA测序以及一系列基于质谱的蛋白质组学实验，具体包括全局蛋白质组、磷酸化蛋白质组和糖基化蛋白质组分析。蛋白质组学研究成功鉴定并定量了约11,000种蛋白质、33,000个磷酸化位点和3000个糖肽，采用50%缺失过滤阈值。此外，为了识别AYA HGG相较于儿童和成人HGG的独特特征，研究还整合了此前由CPTAC及其合作者发表的99例成人GBM肿瘤的蛋白质基因组学数据集（PMID: 33577785）。研究揭示了一系列突变，但源站描述在此处中断，未提供完整信息。
【采集与来源】
数据来源于对34例AYA（年龄15-40岁）和59例儿童（年龄0-15岁）HGG病例的临床样本进行的多组学分析。采集手段包括全基因组测序、甲基化 profiling、RNA测序以及基于质谱的蛋白质组学实验，涵盖全局蛋白质组、磷酸化蛋白质组和糖基化蛋白质组。此外，研究还整合了已发表的99例成人GBM肿瘤的蛋白质基因组学数据集（PMID: 33577785）。来源站为doi.org，机构为Panorama Public，作者为Gao, Yuqian和Liu, Tao，发布时间为2025年。
【适用场景】
该数据集适用于高级别胶质瘤（HGG）的分子机制研究，特别是针对青少年和年轻成人（AYA）患者与儿童及成人患者之间的差异分析。可用于探索AYA HGG特有的突变、蛋白质表达、磷酸化修饰和糖基化修饰特征。此外，该数据集可用于比较不同年龄组HGG的蛋白质基因组学特征，支持生物标志物发现、治疗靶点识别以及疾病分型研究。整合的成人GBM数据集进一步扩展了其用于跨年龄组比较分析的适用性。
【使用方法】
源站未提供具体的使用方法说明。用户可依据数据集包含的多组学数据（全基因组测序、甲基化、RNA测序、蛋白质组、磷酸化蛋白质组、糖基化蛋白质组）进行二次分析。整合的99例成人GBM蛋白质基因组学数据集（PMID: 33577785）可用于对比分析。具体的数据访问方式、文件格式和处理流程需参考来源站doi.org的原始说明。
【质量与限制】
蛋白质组学数据采用50%缺失过滤阈值，鉴定并定量了约11,000种蛋白质、33,000个磷酸化位点和3000个糖肽。研究样本包括34例AYA和59例儿童HGG病例，并整合了99例成人GBM肿瘤数据。源站描述中关于“研究揭示了一系列突变”之后的内容中断，未提供完整的突变列表或相关结论。此外，源站未提供关于数据质量评估、批次效应、样本异质性或技术重复的具体信息。其他潜在限制未在源站描述中说明。
【引用与许可】
作者为Gao, Yuqian和Liu, Tao，机构为Panorama Public，发布时间为2025年，来源站为doi.org。许可信息源站未提供。引用时需参考来源站doi.org的原始说明，并遵循相关数据使用政策。整合的成人GBM数据集（PMID: 33577785）应按照其原始发表要求进行引用。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.6069/fj5c-7525
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
为了揭示青少年和青年（AYA）患者高级别胶质瘤（HGG）的分子机制，我们对34例AYA（年龄15-40岁）和59例儿童（年龄0-15岁）HGG病例进行了全面的蛋白质基因组学分析。我们的方法包括全基因组测序、甲基化谱分析、RNA测序，以及一系列基于质谱的蛋白质组学实验，涵盖全局蛋白质组学、磷酸化蛋白质组学和糖基化蛋白质组学分析。蛋白质组学研究在50%缺失过滤阈值下，成功鉴定并定量了约11,000种蛋白质、33,000个磷酸化位点和3000个糖肽。为了识别AYA HGG相较于儿童和成人HGG的独特特征，我们进一步整合了CPTAC及其合作者先前发表的99例成人GBM肿瘤的蛋白质基因组学数据集（PMID: 33577785）。我们的研究揭示了一系列突变、拷贝数变异、表观遗传修饰和基因融合，这些在不同年龄组（儿童、AYA和成人）患者的肿瘤中表现出不同的频率。此外，这些遗传变异对RNA/蛋白质活性的影响在不同年龄组之间也存在差异。
使用年龄依赖性分子谱进行的聚类分析揭示了15-26岁和26-40岁患者在RNA/蛋白质/磷酸化位点活性方面存在显著差异。此外，与所有其他年龄组相比，26-40岁年龄组的总生存期（OS）显著更好，突显了AYA类别内区分青少年与年轻成人的独特生物学特征。通过利用正常脑组织的蛋白质基因组数据集（PMID: 30518843），我们识别了肿瘤与正常脑组织之间具有差异性年龄依赖性分子谱的基因、蛋白质和通路。值得注意的是，该分析突出了肿瘤与正常组织相比在氧化磷酸化、三羧酸（TCA）循环和髓鞘通路中蛋白质的显著改变。
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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