细胞器分辨蛋白质组学揭示脊索瘤细胞表面新标志物及其与增殖和预后关联
该数据集来自 omicsdi.org，属于肿瘤/脊索瘤分类，主题标签为 Proteomics。源站描述显示，研究采用基于差速超速离心的综合细胞器分级方法，对四株脊索瘤细胞系（U-CH17P、U-CH17M、U-CH17S 和 U-CH11R）进行定量蛋白质组学分析，并通过消减蛋白质组学策略鉴定质膜富
基本信息
资源简介
细胞器分辨蛋白质组学揭示脊索瘤细胞表面新标志物及其与增殖和预后关联
该数据集来自 omicsdi.org，属于肿瘤/脊索瘤分类，主题标签为 Proteomics。源站描述显示，研究采用基于差速超速离心的综合细胞器分级方法，对四株脊索瘤细胞系（U-CH17P、U-CH17M、U-CH17S 和 U-CH11R）进行定量蛋白质组学分析，并通过消减蛋白质组学策略鉴定质膜富集的蛋白质。这些细胞表面蛋白的表达谱在脊索瘤细胞系、患者手术组织样本和正常组织裂解物中得到了验证，候选蛋白的必要性则通过脊索瘤细胞系的体外生长实验进行评估。该数据集围绕脊索瘤细胞表面标志物的发现与验证展开，为相关肿瘤研究提供蛋白质组学层面的数据支撑。
【数据集背景】
脊索瘤是一种肿瘤类型，本数据集所属分类即为肿瘤/脊索瘤。源站描述指出，研究的出发点在于利用蛋白质组学方法鉴定新的、脊索瘤特异性的细胞表面蛋白标志物。细胞表面蛋白在肿瘤识别与功能研究中具有重要价值，而脊索瘤特异性表面标志物的发现有助于深化对该肿瘤的认识。该研究正是在这一背景下，通过系统的蛋白质组学策略寻找候选标志物，并对其表达与功能意义进行后续验证。
【数据内容】
数据集英文名称为“Organelle resolved proteomics reveals new chordoma cell surface markers required for proliferation and association with outcome”。从名称与源站描述可以看出，数据内容涉及细胞器分辨的蛋白质组学分析结果，以及由此鉴定出的脊索瘤细胞表面标志物。研究分析了四株已建立的脊索瘤细胞系：U-CH17P、U-CH17M、U-CH17S 和 U-CH11R。数据涵盖定量蛋白质组学分析所得到的蛋白质信息，特别是经消减策略判定为质膜富集的蛋白质，以及这些细胞表面蛋白在细胞系、患者手术组织样本和正常组织裂解物中的表达谱验证结果。此外，还涉及候选蛋白对细胞增殖必要性的体外生长评估信息。
【采集与来源】
数据来源站为 omicsdi.org。样本来源包括四株脊索瘤细胞系（U-CH17P、U-CH17M、U-CH17S 和 U-CH11R）、患者手术组织样本以及正常组织裂解物。技术路线方面，研究采用基于差速超速离心的综合细胞器分级方法进行样本分级，随后开展定量蛋白质组学分析；在数据处理上应用消减蛋白质组学策略，以识别质膜富集的蛋白质。验证环节覆盖脊索瘤细胞系、患者手术组织样本与正常组织裂解物三类材料，候选蛋白的必要性则通过脊索瘤细胞系体外生长实验加以评价。
【适用场景】
该数据集适用于脊索瘤相关的基础与转化研究场景，尤其是细胞表面标志物的发现与验证工作。由于数据涉及细胞器分级与质膜富集蛋白的鉴定，可用于支持对脊索瘤细胞表面蛋白表达特征的分析；其验证覆盖细胞系、患者手术组织与正常组织裂解物，适合用于比较肿瘤与正常组织间蛋白表达差异的研究。此外，候选蛋白的体外生长必要性评估结果，可为探索与脊索瘤增殖相关的蛋白功能研究提供参考。主题标签 Proteomics 表明其适用于蛋白质组学方法学与数据分析相关的研究情境。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
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://omicsdi.org/dataset/massive/MSV000089171
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
在此，我们采用蛋白质组学方法鉴定新型脊索瘤特异性细胞表面蛋白标志物。采用基于差速超速离心的综合细胞器分级分离方法，对四种已建立的脊索瘤细胞系（U-CH17P、U-CH17M、U-CH17S和U-CH11R）进行定量蛋白质组学分析。应用消减蛋白质组学策略鉴定富集于质膜的蛋白质。这些细胞表面蛋白的表达谱在脊索瘤细胞系、患者手术组织样本和正常组织裂解物中进行了验证。通过脊索瘤细胞系的体外生长评估了这些候选蛋白的必要性。
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。
