中国乳腺癌蛋白质组(FUSCC-Shao Lab)

该数据集为中国乳腺癌样本的TMT标记蛋白质组原始数据,由复旦大学附属肿瘤医院邵志敏实验室上传。数据聚焦乳腺癌的蛋白质组学层面,可用于肿瘤分子特征分析、生物标志物探索及蛋白质表达模式研究等方向(来源 omicsdi.org)

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时间序列Proteomics
Proteome of Chinese Breast Cancers (FUSCC-Shao Lab)

基本信息

模态
时间序列
创建/更新时间
2026-11-03

资源简介

中国乳腺癌蛋白质组(FUSCC-Shao Lab)

Proteome of Chinese Breast Cancers(FUSCC-Shao Lab)是一个聚焦乳腺癌蛋白质组学层面的公开数据集,收录了中国乳腺癌样本经TMT标记后产生的蛋白质组原始数据。该数据集由复旦大学附属肿瘤医院(FUSCC)邵志敏实验室上传,来源站为omicsdi.org,在分类上归属于肿瘤/乳腺癌方向,主题标签为蛋白质组学(Proteomics)。作为以原始数据形态提供的数据资源,它保留了质谱检测获得的原始信号层面信息,为研究者从蛋白质表达层面考察中国乳腺癌样本的分子特征提供了直接的数据基础,可服务于肿瘤分子特征分析、生物标志物探索以及蛋白质表达模式研究等方向。

【数据集背景】

乳腺癌是高度异质性的恶性肿瘤,其分子分型、发生发展机制与治疗响应差异往往需要在基因表达产物即蛋白质层面加以刻画。蛋白质组学通过大规模检测样本中的蛋白质种类与丰度,能够反映基因表达的下游实际状态,是连接基因组信息与临床表型的重要环节。该数据集以中国乳腺癌样本为对象,依托复旦大学附属肿瘤医院邵志敏实验室的研究工作产生并公开,其定位在于为乳腺癌的蛋白质组学研究提供原始数据支撑,使研究者能够在真实样本的蛋白质组数据基础上开展分子层面的探索。

【数据内容】

该数据集的核心内容为中国乳腺癌样本的TMT标记蛋白质组原始数据。TMT(串联质量标签)标记是一种常用于多样本并行质谱定量比较的标记策略,其原始数据通常以质谱仪器输出的原始文件形式存在,包含肽段/蛋白质的质谱检测信号。数据集的主题标签为蛋白质组学,说明其内容围绕蛋白质的鉴定与定量展开,而非基因组、转录组等其他组学层面。除上述内容外,样本的具体数量、TMT标记的通道数、质谱平台型号、蛋白质鉴定数量等细节,源站未提供。

【采集与来源】

数据由复旦大学附属肿瘤医院(Fudan University Shanghai Cancer Center,FUSCC)邵志敏实验室(Zhi-Ming Shao Lab)上传,来源站为omicsdi.org。样本来源为中国乳腺癌样本,研究机构位于中国上海。关于样本采集的具体临床信息、伦理审批情况、样本纳入与排除标准、实验流程的详细步骤等,源站未提供。

【适用场景】

基于其蛋白质组原始数据的属性,该数据集可应用于多个研究方向:其一,肿瘤分子特征分析,即从蛋白质表达层面刻画中国乳腺癌样本的分子特征;其二,生物标志物探索,通过比较样本间的蛋白质丰度差异寻找潜在的候选标志物;其三,蛋白质表达模式研究,考察不同样本之间蛋白质表达的整体分布与变异规律。此外,由于数据以原始形式提供,也适合作为蛋白质组学数据处理流程与分析方法开发的输入材料。需要说明的是,上述场景为基于数据类型的通用用途说明,数据集本身是否已在相应研究中被使用,源站未提供。

【使用方法】

该数据集提供的是TMT标记蛋白质组的原始数据,使用者通常需要借助蛋白质组学质谱数据处理软件完成原始文件解析、肽段与蛋白质鉴定、基于TMT报告离子的定量以及后续的统计分析。使用前应确认所用软件与仪器原始格式的兼容性,并根据实验设计确定分组与比较方案。关于数据的具体文件组织方式、下载途径、是否附带元数据表或分析脚本等,源站未提供。

【质量与限制】

该数据集为原始数据,未经汇总处理,使用者需自行完成数据处理与质量控制,结果在一定程度上依赖于所采用的分析流程与参数设置。数据聚焦于中国乳腺癌样本的蛋白质组层面,其结论外推到其他人群或其他组学层面时需谨慎。样本量、临床注释完整度、批次效应等信息源站未提供,使用者在解释结果时应予以考虑。此外,源站未提供关于数据质量控制指标的具体说明。

【引用与许可】

该数据集由复旦大学附属肿瘤医院邵志敏实验室上传至omicsdi.org,使用时应注明数据来源并遵循来源站的相关要求。关于具体的许可协议类型、正式引用文献、DOI或登录号等信息,源站未提供。

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源站:https://omicsdi.org/dataset/iprox/PXD042886

标准获取流程:

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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    • 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。

数据说明

Raw data of TMT-labeled proteome of Chinese breast cancers. Uploaded by Zhi-Ming Shao Lab, Fudan University Shanghai Cancer Center (FUSCC)

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