宫颈癌细胞TMEM165敲低蛋白质组学分析
该数据集来自宫颈癌细胞，通过转染对照或siRNA实现TMEM165敲低，转染后48小时收集样本，采用非标记定量蛋白质组学结合LC-MS/MS分析，比较两组间全局蛋白质表达谱差异
基本信息
资源简介
宫颈癌细胞TMEM165敲低蛋白质组学分析
该数据集围绕宫颈癌细胞中TMEM165敲低后的蛋白质组变化展开，采用非标记定量蛋白质组学策略，结合LC-MS/MS技术，对转染对照或siRNA的宫颈癌细胞进行全局蛋白质表达谱比较。样本在转染后48小时收集，旨在从蛋白质层面揭示TMEM165表达下调对宫颈癌细胞整体蛋白表达模式的影响。数据集英文名称为“Proteomic analysis of TMEM165 knockdown in cervical cancer cells”，主题标签为Proteomics，本站分类归入肿瘤/宫颈癌，来源站为omicsdi.org。整体而言，该数据集提供了两组细胞在相同时间点下的定量蛋白质组比较结果，可用于探索TMEM165在宫颈癌细胞中的潜在分子功能及其下游效应。
【数据集背景】
宫颈癌是常见的妇科恶性肿瘤之一，其发生发展涉及多种分子机制。TMEM165是一种跨膜蛋白，在细胞内物质转运和稳态维持中可能发挥重要作用。该数据集聚焦于宫颈癌细胞中TMEM165敲低后的蛋白质组响应，通过siRNA介导的基因沉默技术降低TMEM165表达，并以转染对照作为参照，试图从全局蛋白质表达层面理解该基因在宫颈癌细胞中的生物学意义。源站描述指出，该项目呈现的是转染对照或siRNA的宫颈癌细胞的非标记定量蛋白质组数据集，样本在转染后48小时收集，并通过LC-MS/MS分析，以比较两组之间的全局蛋白质表达谱。这一背景为后续数据内容和使用方向提供了基本框架。
【数据内容】
该数据集的核心内容是比较宫颈癌细胞在TMEM165敲低组与对照组之间的全局蛋白质表达谱差异。实验分组包括转染对照和转染siRNA两组，均来自宫颈癌细胞。样本采集时间点为转染后48小时。数据获取方式为非标记定量蛋白质组学，检测平台为LC-MS/MS。通过该技术路线，数据集能够呈现两组样本中蛋白质的相对丰度信息，并支持对差异表达蛋白的识别与比较。主题标签为Proteomics，表明其属于蛋白质组学范畴。本站分类为肿瘤/宫颈癌，提示该数据集在肿瘤学特别是宫颈癌研究中的归属。除上述信息外，关于具体蛋白数量、差异倍数阈值、鉴定肽段数、覆盖度等细节，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集的来源站为omicsdi.org。根据源站描述，样本来自宫颈癌细胞，经过对照或siRNA转染处理，并在转染后48小时收集。随后采用LC-MS/MS进行分析，以比较两组间的全局蛋白质表达谱。实验设计采用非标记定量策略，不依赖同位素标记，而是通过质谱信号强度进行相对定量。该来源信息说明了数据的基本实验流程和样本处理条件。关于细胞系具体名称、培养条件、转染试剂、siRNA序列、质谱仪器型号、色谱条件、数据采集软件等，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于宫颈癌相关的基础研究场景，尤其是关注TMEM165功能、蛋白质组学差异分析以及基因敲低效应评估的研究。具体而言，可用于探索TMEM165敲低后宫颈癌细胞中蛋白质表达谱的整体变化，筛选潜在的下游靶点或相关通路。也可作为非标记定量蛋白质组学方法在肿瘤细胞研究中的应用示例。此外，该数据集可服务于生物信息学再分析、差异蛋白验证以及与其他宫颈癌蛋白质组数据的比较研究。由于主题标签为Proteomics，其适用方向主要集中在蛋白质组学层面。关于临床转化、药物靶点开发等具体应用，源站未提供明确说明。
【使用方法】
使用者可根据非标记定量蛋白质组学的一般流程对该数据集进行再分析。通常包括质谱原始数据或定量结果的处理、归一化、缺失值过滤、差异表达分析以及功能富集分析等步骤。由于数据集包含对照组和TMEM165敲低组，比较两组间的蛋白质丰度变化是核心使用方式。使用者可结合自身研究问题，关注特定蛋白质或通路的变化。若需重复实验或验证结果，应参考源站提供的实验描述。关于数据文件格式、下载方式、分析软件推荐、参数设置等具体操作信息，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集基于非标记定量蛋白质组学结合LC-MS/MS，能够提供相对定量信息，但非标记方法通常对实验操作和仪器稳定性较为敏感。样本采集时间为转染后48小时，仅代表单一时间点，无法反映更早或更晚的蛋白质组动态变化。实验仅包含对照和siRNA两组，未涉及剂量梯度或多时间点设计。关于数据的重复性、统计功效、假阳性控制、技术重复和生物学重复数量等质量指标，源站未提供。此外，该数据集仅针对宫颈癌细胞，结论外推到其他细胞类型或临床样本时需谨慎。源站未提供具体限制说明，使用者应结合实验设计自行评估。
【引用与许可】
该数据集的来源站为omicsdi.org。关于引用方式、许可协议、使用条款、数据访问权限以及是否允许商业用途等信息，源站未提供。使用者在利用该数据集时，应自行查阅来源站的相关规定，并遵循学术规范进行引用和致谢。
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/iprox/PXD063911
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
本项目提供了一份无标记定量蛋白质组学数据集，来源于转染对照或siRNA的宫颈癌细胞。转染后48小时收集样本，并采用LC-MS/MS分析，以比较各组间的全局蛋白质表达谱。
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。
