古吉拉特邦乳腺癌患者尿液蛋白质组学潜在生物标志物数据集（.mzML）

资源简介

古吉拉特邦乳腺癌患者尿液蛋白质组学潜在生物标志物数据集（.mzML）

该数据集为乳腺癌尿液蛋白质组学数据，英文名称为“Urinary proteomics of breast cancer patients from Gujarat for identification of potential biomarkers. Breast Cancer Data (.mzml)”，归类于肿瘤 / 乳腺癌方向，来源站为 doi.org。数据集包含来自印度古吉拉特邦乳腺癌患者的尿液蛋白质组学 .mzML 文件，采集方式为技术重复三次。作者包括 Patel, Nandini、Doshi, Pooja、Shah, Anand、Pandya, Shashank、Patidar, Vikas、Dixit, Dhruvi、Bagatharia, Snehal 和 Raval, Ishan，机构为 Zenodo，发布时间为 2028 年，采用 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可。该数据集面向乳腺癌潜在生物标志物识别，主题标签涵盖肿瘤、乳腺癌、尿液蛋白质组学、生物标志物、mzML 和 Gujarat。

【数据集背景】

该数据集聚焦于乳腺癌相关研究，旨在通过尿液蛋白质组学途径识别潜在生物标志物。乳腺癌是肿瘤研究中的重要方向，而尿液作为一种可无创获取的生物样本，在蛋白质组学研究中具有独特价值。该数据集来源于印度古吉拉特邦的乳腺癌患者，为探索该人群尿液蛋白质表达特征提供了数据基础。数据集名称明确指向“identification of potential biomarkers”，说明其核心用途是支持潜在生物标志物的发现与验证研究。来源站为 doi.org，机构为 Zenodo，发布时间为 2028 年。

【数据内容】

数据集包含尿液蛋白质组学 .mzML 文件，这些文件来自古吉拉特邦的乳腺癌患者。.mzML 是蛋白质组学质谱数据的标准格式之一，通常用于存储质谱采集过程中产生的原始或处理后数据。该数据集以技术重复三次的方式采集，意味着同一份样本或同一组样本在技术层面进行了三次重复测量，有助于评估数据的重现性和稳定性。数据集的主题标签包括肿瘤、乳腺癌、尿液蛋白质组学、生物标志物、mzML 和 Gujarat，反映了其内容覆盖范围。关于样本数量、患者人数、蛋白质鉴定数量、质谱仪器型号、色谱条件等具体信息，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集的样本来源为印度古吉拉特邦的乳腺癌患者，采集类型为尿液蛋白质组学。数据以技术重复三次的方式获取，表明在实验设计上考虑了技术重复，以增强数据可靠性。数据来源站为 doi.org，机构为 Zenodo。作者团队包括 Patel, Nandini、Doshi, Pooja、Shah, Anand、Pandya, Shashank、Patidar, Vikas、Dixit, Dhruvi、Bagatharia, Snehal 和 Raval, Ishan。发布时间为 2028 年。关于样本采集的具体时间、地点、伦理审批信息、患者纳入与排除标准、样本处理流程、质谱平台及参数等，源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于乳腺癌潜在生物标志物的发现与验证研究，尤其是基于尿液蛋白质组学的探索性分析。研究人员可利用 .mzML 文件进行质谱数据再分析、蛋白质鉴定、定量比较、差异表达分析以及候选生物标志物筛选。由于数据来自古吉拉特邦乳腺癌患者，该数据集也可用于区域人群特异性蛋白质组特征的研究。此外，技术重复三次的设计可用于评估实验重复性、数据稳定性以及分析流程的可靠性。该数据集还可作为蛋白质组学方法学研究的测试数据，或用于与其他乳腺癌蛋白质组学数据集的比较分析。关于具体的适用疾病亚型、分期、治疗状态或对照设置，源站未提供。

【使用方法】

使用该数据集时，通常需要借助蛋白质组学数据分析软件或流程处理 .mzML 文件。常见步骤包括：读取 .mzML 文件、进行谱图预处理、肽段和蛋白质鉴定、定量分析以及统计分析。由于数据以技术重复三次采集，分析时可考虑将技术重复纳入统计模型，以评估测量变异。用户应遵循 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可的要求使用数据。关于推荐的具体软件、参数设置、参考数据库或分析流程，源站未提供。

【质量与限制】

该数据集以技术重复三次的方式采集，这有助于评估技术层面的重现性。然而，关于样本量、患者临床信息、对照组设置、质谱数据质量指标、缺失值比例、批次效应等信息，源站未提供。因此，使用者在解释结果时需注意这些潜在限制。此外，数据集仅来源于古吉拉特邦乳腺癌患者，其结论外推到其他人群时需谨慎。关于数据是否经过过滤、归一化或注释，源站未提供。

【引用与许可】

该数据集采用 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可，允许在署名的前提下共享和改编。使用该数据集时，应按照许可要求进行适当引用。作者包括 Patel, Nandini、Doshi, Pooja、Shah, Anand、Pandya, Shashank、Patidar, Vikas、Dixit, Dhruvi、Bagatharia, Snehal 和 Raval, Ishan。机构为 Zenodo，来源站为 doi.org，发布时间为 2028 年。关于具体的引用格式、DOI 编号或版本信息，源站未提供。