乳腺癌无细胞患者来源支架蛋白质组学鉴定临床相关印迹蛋白及癌症进展特性
该数据集来自 omicsdi.org，聚焦乳腺癌无细胞患者来源支架的蛋白质组学研究。研究将冷冻原发乳腺癌组织脱细胞化，制备患者来源支架，用于癌细胞系的三维生长建模
基本信息
资源简介
乳腺癌无细胞患者来源支架蛋白质组学鉴定临床相关印迹蛋白及癌症进展特性
该数据集聚焦于乳腺癌无细胞患者来源支架的蛋白质组学研究，旨在通过体外三维模型更真实地模拟肿瘤微环境。研究将冷冻的原发乳腺癌组织进行脱细胞化处理，制备成患者来源支架，用于支持癌细胞系的三维生长。这种无细胞癌症微环境能够影响乳腺癌细胞系的表型，并富集具有癌症干细胞特征的细胞。同时，培养过程还影响上皮-间质转化相关基因的表达，部分基因表达变化与原始肿瘤及对应患者的临床参数相关。此前研究也表明，无细胞癌症组织中的相对蛋白质组成与肿瘤分级和癌细胞增殖有关，提示不同样本间的蛋白质组构成存在差异。该数据集依托定量液相色谱-串联质谱技术，为探索肿瘤微环境对乳腺癌细胞行为的影响提供了蛋白质层面的数据资源。
【数据集背景】
乳腺癌是一种异质性较强的疾病，在体外难以准确建模。传统的二维细胞培养难以再现肿瘤微环境的复杂性与患者个体差异。为克服这一局限，研究者采用脱细胞化的原发乳腺癌组织制备患者来源支架，以此作为三维生长模型。该模型试图保留原始肿瘤细胞外基质的部分结构与成分特征，从而更贴近患者体内肿瘤微环境。无细胞癌症微环境已被证明能够影响乳腺癌细胞系的表型，并富集具有癌症干细胞特征的细胞，同时影响上皮-间质转化相关基因的表达。这些特性使得患者来源支架成为研究乳腺癌进展、治疗反应及微环境相互作用的潜在工具。该数据集正是在这一研究背景下产生，聚焦于无细胞患者来源支架的蛋白质组学特征及其与临床相关性的关联。
【数据内容】
该数据集属于肿瘤/乳腺癌分类，主题标签包括患者来源支架、乳腺癌、三维模型、定量液相色谱-串联质谱/质谱以及肿瘤微环境。其核心内容涉及无细胞患者来源支架的蛋白质组学分析，旨在鉴定具有临床相关性的印迹蛋白质以及癌症进展特性。源站描述指出，无细胞癌症组织中的相对蛋白质组成与肿瘤分级和癌细胞增殖相关，表明不同样本间的相对蛋白质组构成存在差异。数据集可能包含通过定量液相色谱-串联质谱/质谱技术获得的蛋白质表达数据，但具体蛋白质种类、丰度数值、样本数量等细节源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于omicsdi.org。其原始研究涉及将冷冻的原发乳腺癌组织脱细胞化，生成患者来源支架，并用于癌细胞系的三维生长建模。采集过程可能包括组织脱细胞化、支架制备、细胞培养以及蛋白质组学质谱分析等步骤。然而，关于具体的采集时间、地点、样本纳入标准、患者临床信息等细节，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于乳腺癌微环境研究、三维体外模型开发、癌症干细胞特性探索以及上皮-间质转化相关机制研究。由于无细胞患者来源支架能够影响癌细胞系表型并富集癌症干细胞样细胞，该数据可用于分析肿瘤微环境对癌细胞行为的调控。此外，蛋白质组学数据可用于寻找与肿瘤分级、增殖及临床参数相关的潜在标志物。定量液相色谱-串联质谱/质谱技术的应用使其适用于蛋白质相对定量比较研究。但具体应用场景的验证与拓展需结合源站未提供的实验细节。
【使用方法】
源站未提供具体的使用方法说明。通常此类蛋白质组学数据集可能需要通过omicsdi.org或相关原始数据库获取，并依据定量质谱数据进行分析。用户可能需要具备蛋白质组学数据处理能力，例如质谱数据解析、蛋白质鉴定与定量、差异表达分析等。然而，关于数据格式、访问权限、预处理步骤、分析工具等，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集基于患者来源支架模型，试图保留原发肿瘤的微环境特征，但脱细胞过程可能改变细胞外基质的某些成分，且体外培养条件与体内环境仍存在差异。源站描述提到无细胞癌症微环境的相对蛋白质组成与肿瘤分级和增殖相关，但具体相关性强度、可重复性及临床转化价值需进一步验证。此外，样本量、患者异质性、质谱技术偏差等因素可能影响数据质量。关于数据的具体质量评估指标、缺失值情况、批次效应等，源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供引用格式与许可信息。用户在使用该数据集时，应参考omicsdi.org上的原始条目或相关发表文献以获取准确的引用要求和许可条款。
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://omicsdi.org/dataset/pride/PXD042671
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
乳腺癌是一种异质性较强的疾病，难以在体外建立模型。将冷冻的原发性乳腺癌组织脱细胞处理，制备患者来源支架，用于构建癌细胞系的3D生长模型。患者来源支架中的无细胞肿瘤微环境可影响乳腺癌细胞系的表型，并富集具有癌症干细胞特征的细胞。在患者来源支架培养体系中生长还可影响上皮-间质转化相关基因的表达，且该模型中的若干基因表达变化可能与原发肿瘤及相应患者的临床参数相关。既往研究还表明，无细胞肿瘤组织中的相对蛋白质组成与肿瘤分级及癌细胞增殖相关，提示不同个体微环境之间的相对蛋白质组组成存在差异。
因此，我们对一个更大的乳腺癌队列进行了去细胞化处理，以更好地表征无细胞微环境，并可能将其与肿瘤和患者的临床特征相联系，这可用于识别新的过程和靶点，进而更好地模拟疾病或在药物发现中作为靶点。
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。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
