接受减重手术患者的蛋白质组学分析

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06787807

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

条件：肥胖、结肠癌、甲状腺癌、食管癌、胰腺癌、胃癌、绝经后乳腺癌、子宫内膜癌。本研究的目的是分析接受减重手术的肥胖患者术前状态下的蛋白质组学，以评估哪些上调蛋白——可能与致癌代谢通路相关——以及在肥胖背景下下调的蛋白——可能在癌症背景下具有保护作用。同时，评估在减重手术促进体重减轻后、术后1年期间这些蛋白及其相关代谢通路的变化。蛋白质组学研究将基于根据患者术前和术后相似性组织的混合样本池进行。蛋白质组学分析将在Waters公司Acquity Mclass型号的高效液相色谱系统（nanoUPLC）上进行，并与Waters公司Sunapt Xs型号的四极杆飞行时间质谱仪（QToF）联用。最后，原始数据（原始质谱图）将通过PROGENESIS QI软件（Waters）进行分析以鉴定蛋白质。

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。