定量蛋白质组学揭示golgin-97敲除介导乳腺癌进展中的炎症信号
主题标签：肿瘤、乳腺癌、定量蛋白质组学、golgin-97、炎症信号、基因敲除。本数据集为肿瘤领域公开数据集，主题涵盖肿瘤。
基本信息
资源简介
定量蛋白质组学揭示golgin-97敲除介导乳腺癌进展中的炎症信号
该数据集英文名称为 Quantitative proteomics reveals inflammatory signaling in golgin-97 knockout-mediated breast cancer progression，属于肿瘤领域中乳腺癌方向的公开数据集，来源站为 ebi.ac.uk。从主题构成看，该数据集围绕定量蛋白质组学、golgin-97、炎症信号与基因敲除等关键词展开，聚焦 golgin-97 敲除介导的乳腺癌进展过程中炎症信号相关的研究内容。数据集以定量蛋白质组学为技术主线，将基因敲除模型与乳腺癌进展的生物学问题相结合，为探究炎症信号在其中的作用提供了数据基础。整体而言，这是一个面向肿瘤基础研究、以蛋白质组学定量结果为特色的公开数据资源，适合关注乳腺癌分子机制与炎症信号通路的研究者参考使用。
【数据集背景】
该数据集的研究背景聚焦于乳腺癌进展的分子机制。数据集名称明确指向 golgin-97 敲除介导的乳腺癌进展，并将炎症信号作为核心观察对象，说明其研究问题在于 golgin-97 缺失如何通过炎症信号影响乳腺癌的进展过程。定量蛋白质组学被用作揭示这一过程的主要手段，体现了从蛋白质层面系统刻画基因敲除后分子变化的思路。该数据集由 Chia-Jung Yu 于 2025 年发布，属于肿瘤领域中的乳腺癌分类，来源站为 ebi.ac.uk。关于研究的具体立项背景、所涉及的细胞或动物模型细节，源站未提供。
【数据内容】
从主题标签看，该数据集的内容涵盖肿瘤、乳腺癌、定量蛋白质组学、golgin-97、炎症信号与基因敲除等方面，核心是 golgin-97 敲除条件下与乳腺癌进展相关的定量蛋白质组学数据，以及围绕炎症信号的分析内容。数据集名称表明其内容旨在揭示炎症信号在 golgin-97 敲除介导的乳腺癌进展中的作用。关于数据的具体组成，例如样本数量、蛋白质鉴定数量、定量指标、实验分组与重复设置等，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 ebi.ac.uk，源站描述中给出的引用信息为 Chia-Jung Yu (2025). Quantitative proteomics reveals inflammatory signaling in golgin-97 knockout-mediated breast cancer progression [Dataset]. https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD056499。据此可知其发布年份为 2025 年，发布者为 Chia-Jung Yu，数据集通过 ebi.ac.uk 平台对外提供。关于样本采集的具体流程、仪器平台、色谱与质谱参数、数据处理软件与版本等实验细节，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于肿瘤尤其是乳腺癌方向的分子机制研究，特别是围绕 golgin-97 功能、基因敲除效应与炎症信号通路之间关系的分析场景。定量蛋白质组学数据可用于比较不同条件下的蛋白质表达变化，帮助研究者筛选与炎症信号相关的候选蛋白与通路。此外，该数据集也可作为乳腺癌蛋白质组学研究的参考数据，用于方法学比较、通路层面的二次分析或假设生成。关于该数据集是否适用于临床样本分析、药物靶点筛选等具体应用，源站未提供。
【使用方法】
该数据集通过 ebi.ac.uk 平台公开获取，使用者可依据源站提供的项目入口访问相应数据。使用时应结合数据集名称所指向的研究主题，围绕 golgin-97 敲除与炎症信号的关系开展分析。关于数据文件的具体格式、下载方式、分析流程与推荐工具，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集为 2025 年发布的公开数据集，来源站为 ebi.ac.uk，发布者信息明确。其主题集中于乳腺癌中 golgin-97 敲除相关的定量蛋白质组学与炎症信号研究，适用范围相对专一。关于数据的完整性、重复性、定量准确性以及样本规模等方面的评估信息，源站未提供。使用者应注意该数据集主题的特定性，在推广结论时需谨慎。
【引用与许可】
引用该数据集时，建议采用源站给出的引用信息：Chia-Jung Yu (2025). Quantitative proteomics reveals inflammatory signaling in golgin-97 knockout-mediated breast cancer progression [Dataset]. https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD056499。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
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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。
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD056499
标准获取流程：
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- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
Chia-Jung Yu (2025). Quantitative proteomics reveals inflammatory signaling in golgin-97 knockout-mediated breast cancer progression [Dataset]. https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD056499
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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