4-双芳基脲硫尿嘧啶衍生物在乳腺癌细胞中的多机制抗癌作用数据集
主题标签：乳腺癌、肿瘤、抗癌机制、硫尿嘧啶衍生物、蛋白质组学、PRIDE。本数据集为肿瘤领域公开数据集，主题涵盖乳腺癌。
基本信息
资源简介
4-双芳基脲硫尿嘧啶衍生物在乳腺癌细胞中的多机制抗癌作用数据集
该数据集英文名为 Data from: Investigating the multi-mechanistic anticancer effects of 4-bisarylurea thiouracil derivatives in breast cancer cells，归属于肿瘤领域中乳腺癌方向，来源于 ebi.ac.uk。从主题上看，该数据集围绕乳腺癌、肿瘤、抗癌机制、硫尿嘧啶衍生物、蛋白质组学以及 PRIDE 等关键词展开，是一项面向公开访问的肿瘤学研究数据资源。其研究关注点在于 4-bisarylurea thiouracil 类衍生物在乳腺癌细胞中表现出的多机制抗癌效应，属于以蛋白质组学手段探索候选化合物作用机制的实验性数据集合。该数据集由 Muhammad Alsherbiny 于 2026 年发布，在 PRIDE 归档平台以 PXD065576 项目编号对外提供。整体而言，该数据集为乳腺癌药理机制研究提供了一个可公开获取的数据基础，适合用于了解该类硫尿嘧啶衍生物在细胞层面引发的多通路响应。
【数据集背景】
该数据集的研究背景聚焦于乳腺癌这一肿瘤类型，以及 4-bisarylurea thiouracil 衍生物作为候选抗癌化合物的作用机制探索。标题中“multi-mechanistic anticancer effects”表明研究工作关注的是该类衍生物在乳腺癌细胞中通过多重机制发挥抗癌作用的可能性，而非单一靶点或单一通路。此类研究通常服务于新候选化合物的机制解析与后续药物开发评估。数据集以蛋白质组学为技术背景，归档于 PRIDE 平台，说明其数据形态与蛋白质组学实验相关。关于该研究的具体立项背景、化合物设计思路与前期研究基础，源站未提供。
【数据内容】
该数据集的主题涵盖乳腺癌、肿瘤、抗癌机制、硫尿嘧啶衍生物与蛋白质组学。从标题与主题标签可以判断，数据内容与在乳腺癌细胞中考察 4-bisarylurea thiouracil 衍生物抗癌效应的实验相关，并涉及蛋白质组学层面的数据产出。数据集在站内分类中归入肿瘤 / 乳腺癌方向，属于公开可获取的研究数据。关于数据的具体文件类型、样本数量、实验分组、鉴定到的蛋白质或修饰位点数量等细节，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 ebi.ac.uk，具体归档于 PRIDE 平台，项目编号为 PXD065576。发布者署名为 Muhammad Alsherbiny，发布年份为 2026 年。数据以数据集（Dataset）形式对外提供，并附有指向 PRIDE 归档页面的来源链接。关于样本采集的具体流程、细胞系来源、仪器型号、色谱与质谱参数等实验细节，源站未提供。
【适用场景】
基于其主题与分类，该数据集适用于乳腺癌相关抗癌机制研究方向的参考与复用，例如围绕硫尿嘧啶衍生物类候选化合物的作用机制调研、蛋白质组学数据的二次分析探索，以及肿瘤药理学教学或方法学比较中的示例数据使用。由于数据集归属肿瘤 / 乳腺癌分类并带有蛋白质组学标签，也可作为相关课题检索与数据汇总时的候选资源。关于该数据集在特定分析流程中的验证性用途，源站未提供。
【使用方法】
该数据集可通过 ebi.ac.uk 上的 PRIDE 归档页面（项目编号 PXD065576）访问获取。使用者可依据 PRIDE 平台的一般使用方式检索、下载并查看该项目对应的数据内容。关于数据的具体下载格式、文件组织结构、推荐的分析软件与处理流程，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集为 PRIDE 平台归档的公开数据集，发布者与发布年份信息明确，来源可追溯。其主题限定于乳腺癌细胞中 4-bisarylurea thiouracil 衍生物的多机制抗癌效应研究，适用范围具有明确的领域指向性。关于数据完整性、重复性、原始数据质量评估指标以及已知技术偏差等信息，源站未提供。
【引用与许可】
引用该数据集时，可参照源站给出的描述格式：Muhammad Alsherbiny (2026). Investigating the multi-mechanistic anticancer effects of 4-bisarylurea thiouracil derivatives in breast cancer cells [Dataset]. https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD065576。关于该数据集的具体许可条款与使用限制，源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD065576
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 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
Muhammad Alsherbiny (2026). Investigating the multi-mechanistic anticancer effects of 4-bisarylurea thiouracil derivatives in breast cancer cells [Dataset]. https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD065576
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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