乳腺癌存在与类型相关的尿液蛋白质组数据集
主题标签：乳腺癌、尿液蛋白质组、肿瘤、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。本数据集为肿瘤领域的蛋白质公开数据集，来源：google_dataset，主题涵盖乳腺癌。
基本信息
资源简介
乳腺癌存在与类型相关的尿液蛋白质组数据集
该数据集英文名为 Data from: The urinary proteome differs with the presence and type of breast cancer，归属于肿瘤 / 乳腺癌分类，来源于 ebi.ac.uk。根据源站描述，该数据集由 Nur Aimi Aliah Zainurin 于 2025 年发布，题为 The urinary proteome differs with the presence and type of breast cancer，数据集页面位于 https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD061502。其主题标签涵盖乳腺癌、尿液蛋白质组、肿瘤、蛋白质组学与 PRIDE，属于肿瘤领域公开数据集，主题聚焦乳腺癌。整体而言，该数据集围绕尿液蛋白质组与乳腺癌存在及类型之间的关系展开，为相关研究提供了公开可获取的数据资源。
【数据集背景】
乳腺癌是肿瘤领域的重点研究方向之一，寻找可在临床场景中辅助判断疾病存在与分型的生物标志物，是该领域持续关注的问题。尿液作为一种可无创获取的生物样本，其蛋白质组成可能反映机体在疾病状态下的变化，因此尿液蛋白质组研究在肿瘤生物标志物探索中具有一定意义。该数据集以“尿液蛋白质组随乳腺癌的存在与类型而不同”为主题，属于肿瘤 / 乳腺癌分类下的公开数据集，主题标签包括乳腺癌、尿液蛋白质组、肿瘤、蛋白质组学与 PRIDE，体现了其面向乳腺癌蛋白质组学研究的定位。
【数据内容】
该数据集的主题涵盖乳腺癌，核心内容围绕尿液蛋白质组展开，关注尿液蛋白质组与乳腺癌存在及类型之间的差异。主题标签中同时出现“肿瘤”“蛋白质组学”与“PRIDE”，表明其属于蛋白质组学范畴并依托 PRIDE 平台发布。关于数据集所包含的具体样本数量、蛋白质鉴定数量、分组设计、文件格式与数据规模等信息，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 ebi.ac.uk，源站描述中给出的数据集页面为 https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD061502，发布者为 Nur Aimi Aliah Zainurin，发布年份为 2025 年。数据集通过 PRIDE 平台公开，主题标签中包含 PRIDE。关于样本采集的具体流程、受试者来源、伦理审批信息以及实验操作细节，源站未提供。
【适用场景】
基于其主题与分类，该数据集适用于肿瘤 / 乳腺癌方向的蛋白质组学研究，尤其是围绕尿液蛋白质组与乳腺癌存在及类型差异开展的分析工作，也可用于蛋白质组学方法学验证、生物标志物探索性研究等场景。关于该数据集具体的适用分析类型与推荐应用范围，源站未提供。
【使用方法】
该数据集为公开数据集，可通过源站描述中给出的 PRIDE 项目页面获取。关于数据下载方式、文件组织说明、分析流程建议及配套工具等信息，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集为公开数据集，发布年份为 2025 年，来源站为 ebi.ac.uk。关于数据质量评估指标、样本量、技术重复、缺失值情况以及使用时的注意事项等具体限制信息，源站未提供。
【引用与许可】
引用该数据集时，可参考源站描述中的引用信息：Nur Aimi Aliah Zainurin (2025). The urinary proteome differs with the presence and type of breast cancer [Dataset]. https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD061502。关于该数据集的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/PXD061502
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
Nur Aimi Aliah Zainurin（2025）。尿液蛋白质组随乳腺癌的存在及类型而不同[数据集]。https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD061502
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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