Galectin 7重新表达后两种宫颈癌细胞系的定量蛋白质组学研究

该数据集来源于omicsdi.org,属于肿瘤/宫颈癌分类,主题标签为Proteomics。数据针对宫颈癌细胞系HeLa和SiHa,在Galectin-7重新表达后,采用SILAC方法对蛋白质组变化进行定量分析

omicsdi
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蛋白质回归Proteomics
Quantitative proteomic study of two cervical cancer cell lines upon re-expression of Galectin 7

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

Galectin 7重新表达后两种宫颈癌细胞系的定量蛋白质组学研究

该数据集为一项定量蛋白质组学研究,英文名称为“Quantitative proteomic study of two cervical cancer cell lines upon re-expression of Galectin 7”,来源于omicsdi.org,归入肿瘤/宫颈癌分类,主题标签为Proteomics。研究围绕宫颈癌细胞系HeLa和SiHa展开,在Galectin-7重新表达后,采用SILAC方法对蛋白质组变化进行定量分析。源站描述指出,Galectin-7在宫颈癌细胞系中的表达被发现显著降低,而在这类肿瘤细胞系中异位表达Galectin-7后,其体外和体内致瘤能力均出现显著下降。该数据集正是针对这一背景下HeLa与SiHa细胞系在Galectin-7重新表达后的蛋白质组改变所开展的定量研究,属于蛋白质组学与肿瘤生物学交叉领域的数据资源。

【数据集背景】

宫颈癌是肿瘤研究中的重要对象,细胞系模型常用于探索分子机制。源站描述显示,Galectin-7在宫颈癌细胞系中的表达显著降低;在Galectin-7被异位表达的同类肿瘤细胞系中,其体外和体内的致瘤能力均显著下降。这一现象提示Galectin-7的重新表达与肿瘤细胞致瘤能力的变化相关,而背后的分子层面改变需要通过蛋白质组学手段加以刻画。该数据集即在这一研究背景下产生,聚焦HeLa和SiHa两种宫颈癌细胞系在Galectin-7重新表达后的蛋白质组变化。

【数据内容】

该数据集的核心内容是宫颈癌细胞系HeLa和SiHa在Galectin-7重新表达后的定量蛋白质组信息。研究采用SILAC方法对蛋白质组变化进行定量分析,因此数据所反映的是两种细胞系在相应处理条件下蛋白质组的定量差异。主题标签为Proteomics,表明其数据性质属于蛋白质组学范畴。关于数据的具体文件格式、样本数量、蛋白质或肽段鉴定数量、定量比值分布等细节,源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于omicsdi.org。根据源站描述,研究以宫颈癌细胞系HeLa和SiHa为对象,在Galectin-7重新表达后进行蛋白质组定量,所采用的技术路线为SILAC。关于样本制备流程、细胞培养条件、SILAC标记的具体方案、质谱平台型号、色谱条件及数据处理软件等实验与计算细节,源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于蛋白质组学与宫颈癌相关研究场景,例如考察Galectin-7重新表达后HeLa和SiHa细胞系蛋白质组定量变化的分析工作,以及围绕Galectin-7与肿瘤细胞致瘤能力关系开展的分子机制探索。由于源站描述提到Galectin-7异位表达后肿瘤细胞系在体外和体内致瘤能力显著下降,该数据也可为连接蛋白质组变化与上述表型观察的研究提供数据基础。关于该数据集是否适用于其他癌种、其他细胞系或临床样本分析,源站未提供。

【使用方法】

该数据集可通过omicsdi.org获取,具体访问路径与下载方式以源站为准。使用时应结合SILAC定量蛋白质组学的一般分析流程理解数据,包括定量比值计算、差异蛋白筛选与功能注释等通用环节。关于该数据集是否附带专门的分析脚本、标准化处理流程或推荐参数,源站未提供。

【质量与限制】

该数据集基于HeLa和SiHa两种细胞系的SILAC定量蛋白质组研究,其结论范围受细胞系模型与实验设计约束。源站描述中提及的致瘤能力变化来自体外和体内实验,而本数据集聚焦蛋白质组定量层面。关于数据集的鉴定深度、定量准确性、重复次数、缺失值比例及批次效应等质量指标,源站未提供。使用者应注意细胞系实验结果的转化局限性,具体验证需结合原始研究文献。

【引用与许可】

该数据集来源于omicsdi.org,使用或引用时应遵循源站及相关原始研究的要求。关于具体的引用格式、作者信息、发表刊物、数据许可协议及使用条款,源站未提供。

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使用方式

数据集获取

源站:https://omicsdi.org/dataset/massive/MSV000080855

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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

研究发现,宫颈癌细胞系中Galectin-7的表达显著降低。在那些异位表达Galectin-7的同一肿瘤细胞系中,其体外和体内的致瘤能力明显下降。本文通过SILAC技术,对Galectin-7重新表达后宫颈癌细胞系HeLa和SiHa中的蛋白质组变化进行了定量分析。

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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