基本信息

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蛋白质

任务类型

分类

创建/更新时间

2026-10-12

资源简介

9-oxo-ODAs 通过抑制 CDKs 和 HPV 癌蛋白抑制人宫颈癌细胞增殖

9-oxo-ODAs 抑制人宫颈癌细胞增殖的相关研究数据集，聚焦于 HPV 感染所导致的宫颈癌，围绕 9-oxo-ODAs 这一主题化合物展开。该数据集的主题标签包括 Human、Cervical cancer 与 9-oxo-odas，所属方向为肿瘤 / 宫颈癌。研究关注的核心问题是 9-oxo-ODAs 对宫颈癌细胞生长的抑制效果，以及其通过抑制 CDKs 和 HPV 癌蛋白发挥作用的机制。数据集来源于 omicsdi.org，整体定位在肿瘤学与宫颈癌研究领域，适合对该化合物抗肿瘤活性及其分子机制感兴趣的科研人员参考使用。

【数据集背景】

宫颈癌是与人乳头瘤病毒（HPV）感染密切相关的恶性肿瘤之一。该数据集所对应的研究，正是从 HPV 感染导致宫颈癌这一背景出发，评估 9-oxo-ODAs 在宫颈癌中的生长抑制效果。研究不仅关注该化合物在体外对肿瘤细胞的抗增殖作用，还进一步借助组学分析手段鉴定其作用机制，并在离体与体内层面验证其效果。因此，该数据集承载的是围绕 9-oxo-ODAs 抗宫颈癌活性及其机制的系统性研究信息，主题标签明确指向人类、宫颈癌与 9-oxo-odas 三个关键词。

【数据内容】

该数据集的主题为 9-oxo-ODAs 通过抑制 CDKs 和 HPV 癌蛋白抑制人宫颈癌细胞增殖。从研究设计来看，其内容涉及 9-oxo-ODAs 对宫颈癌细胞增殖的抑制效果、基于组学分析所识别的作用机制，以及在离体和体内实验中对该化合物效果的验证。数据集所属分类为肿瘤 / 宫颈癌，主题标签包括 Human、Cervical cancer、9-oxo-odas。除上述信息外，源站未提供更细粒度的数据内容说明。

【采集与来源】

该数据集来源站为 omicsdi.org。源站描述指出，研究评估了 9-oxo-ODAs 在 HPV 感染所致宫颈癌中的生长抑制效果，确认了其在体外的抗肿瘤作用，利用组学分析鉴定了作用机制，并在离体和体内验证了其效果。关于具体的样本采集方式、实验平台、时间范围与地理来源等信息，源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于肿瘤学特别是宫颈癌方向的研究场景，可用于了解 9-oxo-ODAs 对宫颈癌细胞增殖的抑制作用及其与 CDKs、HPV 癌蛋白相关的机制线索。对于关注 HPV 相关宫颈癌发病机制、抗肿瘤化合物筛选与机制验证的研究人员，该数据集具有参考价值。其主题标签 Human、Cervical cancer、9-oxo-odas 也表明其适用于人类宫颈癌相关的基础与转化研究语境。除此之外的具体应用场景，源站未提供。

【使用方法】

源站未提供该数据集的具体使用方法，包括数据下载方式、文件格式、分析流程与工具要求等均未说明。

【质量与限制】

源站未提供关于数据质量评估、样本量、技术重复、批次效应或验证充分性等方面的具体信息。已知的研究过程包括体外抗肿瘤效果确认、组学机制鉴定以及离体和体内验证，但相关质量指标与局限性说明源站未提供。

【引用与许可】

源站未提供该数据集的引用方式与许可信息。

原始链接

https://omicsdi.org/dataset/pride/PXD036713

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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/PXD036713

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。

数据说明

我们评估了9-oxo-ODAs对HPV感染所致宫颈癌的生长抑制作用。我们在体外证实了9-oxo-ODAs的抗肿瘤作用，通过组学分析鉴定了其作用机制，并在离体和体内验证了其效果。

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