嫌色细胞肾细胞癌蛋白质组分析
主题标签：肿瘤、肾癌、嫌色细胞肾细胞癌、蛋白质组。本数据集为肿瘤领域公开数据集，主题涵盖肿瘤。本数据集为肿瘤领域的蛋白质公开数据集，来源：google_dataset，主题涵盖肿瘤。
基本信息
资源简介
嫌色细胞肾细胞癌蛋白质组分析
Proteome profilling of chromophobe renal cell carcinomas 是一个面向肿瘤研究领域的公开蛋白质组数据集，聚焦于嫌色细胞肾细胞癌这一肾癌亚型。该数据集由 Yi Xiao 提交，收录于 EBI（欧洲生物信息研究所）的 PRIDE 蛋白质组学数据平台，项目编号为 PXD019123，可通过 https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD019123 访问。从主题上看，该数据集涵盖肿瘤、肾癌、嫌色细胞肾细胞癌与蛋白质组等关键词，属于肿瘤学与肾脏肿瘤研究交叉方向的数据资源，可为嫌色细胞肾细胞癌的蛋白质层面研究提供公开数据基础。
【数据集背景】
嫌色细胞肾细胞癌是肾细胞癌的一种组织学亚型，在临床与基础研究中受到持续关注。蛋白质组学研究通过对生物样本中蛋白质组成及丰度的系统检测，有助于刻画肿瘤的分子特征。该数据集以嫌色细胞肾细胞癌的蛋白质组分析为主题，属于肿瘤领域公开数据集，主题涵盖肿瘤。其来源站为 ebi.ac.uk，依托 PRIDE 归档平台对外发布。关于该数据集产生的具体研究背景、立项动机与科学问题，源站未提供。
【数据内容】
该数据集的主题标签包括肿瘤、肾癌、嫌色细胞肾细胞癌、蛋白质组，表明其内容围绕嫌色细胞肾细胞癌样本的蛋白质组展开。数据集英文名称为 Proteome profilling of chromophobe renal cell carcinomas。关于样本数量、蛋白质鉴定数量、定量结果、分组设计、文件格式与数据规模等具体内容，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 ebi.ac.uk，收录于 PRIDE 归档项目 PXD019123，提交者为 Yi Xiao。源站描述为“Yi Xiao, Proteome profilling of chromophobe renal cell carcinomas [Dataset]. https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD019123”。关于样本采集方式、实验流程、仪器平台与数据处理流程等细节，源站未提供。
【适用场景】
基于其主题范围，该数据集可服务于嫌色细胞肾细胞癌相关的蛋白质组研究，例如作为肿瘤分子特征分析的公开数据资源，或用于肾癌亚型间的比较研究参考。本站将其归类为肿瘤 / 肾癌。关于该数据集具体的适用分析类型与已验证的应用方向，源站未提供。
【使用方法】
该数据集可通过上述 PRIDE 项目页面获取。关于数据下载方式、文件组织说明、使用协议与配套分析工具等具体使用指引，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集为公开归档的蛋白质组数据集，其提交者与来源平台信息明确。关于数据质量评估指标、技术验证结果、样本代表性及使用中的已知限制，源站未提供。
【引用与许可】
引用该数据集时，可参考源站给出的描述信息：Yi Xiao, Proteome profilling of chromophobe renal cell carcinomas [Dataset]. https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD019123。关于该数据集的具体许可条款与使用限制，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/pride/archive/projects/PXD019123
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
Yi Xiao, Proteome profilling of chromophobe renal cell carcinomas [Dataset]. https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD019123
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
