E-PROT-19：HeLa、A549、HCT116、MCF7和SHSY5Y细胞系的深度蛋白质组
它带有 Baseline 主题标签，说明其与基线实验相关。至于该实验的立项背景、科学问题、实验假设、样本选择理由、项目历史与版本演变等，源站未提供
基本信息
资源简介
E-PROT-19：HeLa、A549、HCT116、MCF7和SHSY5Y细胞系的深度蛋白质组
E-PROT-19: Deep proteome of HeLa, A549, HCT116, MCF7, and SHSY5Y cell lines 是一个来自 ebi.ac.uk 的 Expression Atlas experiment (Baseline) 数据集，物种标注为 Homo sapiens，内容围绕 HeLa、A549、HCT116、MCF7 和 SHSY5Y 五种细胞系的深度蛋白质组，并在本站被归入肿瘤 / 癌症（总论）分类。
【数据集背景】
该数据集在来源站被描述为 Expression Atlas experiment (Baseline)，物种为 Homo sapiens。其名称中包含 E-PROT-19，并明确指向 HeLa、A549、HCT116、MCF7 和 SHSY5Y 五种细胞系的深度蛋白质组。它带有 Baseline 主题标签，说明其与基线实验相关。至于该实验的立项背景、科学问题、实验假设、样本选择理由、项目历史与版本演变等，源站未提供。
【数据内容】
数据内容为 HeLa、A549、HCT116、MCF7 和 SHSY5Y 五种细胞系的深度蛋白质组。物种标注为 Homo sapiens。主题标签为 Baseline。数据集名称还给出了 E-PROT-19 这一标识。关于蛋白质鉴定数量、肽段数量、定量方法、覆盖深度、样本重复数、原始数据格式、结果矩阵结构、注释信息等具体内容，源站未提供。
【采集与来源】
来源站为 ebi.ac.uk。该数据集在来源站被描述为 Expression Atlas experiment (Baseline)。物种为 Homo sapiens。关于细胞来源、培养条件、样本制备、质谱平台、色谱分离、数据采集参数、数据处理流程等采集与生产细节，源站未提供。
【适用场景】
源站未提供该数据集的具体适用场景、推荐分析任务或下游应用方向。可确认的信息是，它带有 Baseline 主题标签，并在本站被归入肿瘤 / 癌症（总论）分类。除此之外，关于其适合用于哪些研究问题、能否用于比较分析、是否适合作为参考集等，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供使用方式、下载入口、数据格式、处理步骤、软件要求或分析教程。来源站为 ebi.ac.uk，但具体访问路径、检索方式与操作说明未提供。
【质量与限制】
源站未提供质量评估、质控指标、批次效应、技术偏差、覆盖度、缺失值、重复性、使用限制或潜在偏倚等信息。关于其数据质量、适用范围与局限，源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供引用格式、许可协议、使用条款、数据共享政策或联系信息。关于引用与许可的具体要求，源站未提供。
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://ebi.ac.uk/gxa/experiments/E-PROT-19
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
Expression Atlas 实验（基线）。物种：Homo sapiens。HeLa、A549、HCT116、MCF7 和 SHSY5Y 细胞系的深度蛋白质组。
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。
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