LYN缺陷HS-5基质细胞蛋白质组/pY组
该数据集来自omicsdi.org，聚焦LYN缺陷的HS-5骨髓基质细胞系，属于肿瘤/白血病分类。研究通过单细胞克隆构建LYN缺陷细胞，采用多组学策略，包括定量无标记蛋白质组分析和SILAC标记的酪氨酸磷酸化蛋白质组分析，以探究LYN激酶对白血病支持性表型的影响
基本信息
资源简介
LYN缺陷HS-5基质细胞蛋白质组/pY组
该数据集聚焦于LYN缺陷的HS-5骨髓基质细胞系，属于肿瘤/白血病研究范畴，来源于omicsdi.org。LYN激酶是一种酪氨酸激酶，以背景特异性的方式调控细胞稳态。研究团队此前已证实，LYN激酶在慢性淋巴细胞白血病（CLL）的白血病微环境中的表达可促进疾病进展。为分析LYN激酶对骨髓基质细胞系HS-5白血病支持性表型的影响，研究者构建了LYN缺陷的单细胞克隆，并采用多组学策略对这些细胞进行系统分析，具体包括定量、无标记的蛋白质组分析，以及SILAC标记的酪氨酸磷酸化蛋白质组分析。该数据集整合了蛋白质组与磷酸化蛋白质组两个层面的信息，旨在从分子层面揭示LYN激酶在白血病微环境中的功能角色。
【数据集背景】
LYN激酶属于酪氨酸激酶家族，其功能具有明显的背景特异性，能够在不同细胞环境中以不同方式调控细胞稳态。此前研究已表明，LYN在慢性淋巴细胞白血病的白血病微环境中表达，并参与疾病进展过程。骨髓基质细胞是白血病微环境的重要组成部分，对白血病细胞的存活与增殖具有支持作用。HS-5是一种常用的骨髓基质细胞系，常被用于体外模拟骨髓微环境。为了深入探究LYN激酶对HS-5细胞白血病支持性表型的具体影响，研究者通过单细胞克隆技术构建了LYN缺陷的HS-5细胞模型，并在此基础上开展了多组学分析。该数据集正是这一研究工作的产物，旨在为理解LYN激酶在白血病微环境中的调控机制提供蛋白质组与磷酸化蛋白质组层面的数据支持。
【数据内容】
该数据集包含两个主要组学层面的数据：一是定量、无标记的蛋白质组分析数据，用于全面表征LYN缺陷HS-5细胞的蛋白质表达谱；二是基于SILAC标记的酪氨酸磷酸化蛋白质组分析数据，用于特异性检测酪氨酸磷酸化位点的变化。通过这两种互补的分析策略，数据集覆盖了蛋白质丰度与酪氨酸磷酸化修饰两个维度的信息。主题标签包括Lyn kinase、Hs-5、Stroma、Bmsc、Secretome和Multi-omics，反映了该数据集在激酶功能、细胞模型、微环境组成及多组学整合方面的关注点。源站描述中提及了“Proteome / pYome”这一表述，表明数据集同时涵盖蛋白质组与酪氨酸磷酸化蛋白质组。关于样本数量、具体蛋白质鉴定数目、磷酸化位点数目等详细统计信息，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集的来源站为omicsdi.org。研究材料为LYN缺陷的HS-5骨髓基质细胞系，这些细胞通过单细胞克隆方式构建获得。实验设计采用多组学方法，包括定量无标记蛋白质组分析和SILAC标记的酪氨酸磷酸化蛋白质组分析。源站描述中提及，该研究属于对LYN激酶在白血病支持性表型中作用的分析工作，并引用了Nguyen PH等人2016年发表于Cancer Cell的研究作为背景。关于具体的样本制备流程、质谱平台、色谱条件、SILAC标记策略细节等实验参数，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于研究LYN激酶在白血病微环境中的功能机制，特别是其在骨髓基质细胞中对白血病支持性表型的调控作用。具体应用场景包括：分析LYN缺失对HS-5细胞整体蛋白质表达谱的影响；鉴定LYN依赖的酪氨酸磷酸化事件；探索骨髓基质细胞与白血病细胞相互作用的分子基础；以及为慢性淋巴细胞白血病微环境相关研究提供蛋白质组与磷酸化蛋白质组层面的参考数据。此外，由于数据集涉及多组学整合，也可用于方法学层面探讨蛋白质组与酪氨酸磷酸化蛋白质组数据的联合分析策略。主题标签中的Secretome提示该数据集可能与分泌组研究存在关联，但源站未提供具体分泌组数据内容。
【使用方法】
该数据集可通过omicsdi.org来源站获取。使用者可根据研究目的分别或联合分析蛋白质组与酪氨酸磷酸化蛋白质组数据。对于蛋白质组数据，可进行差异表达分析、通路富集分析等；对于酪氨酸磷酸化蛋白质组数据，可进行磷酸化位点定量比较、激酶活性推断等。由于数据集涉及LYN缺陷与对照细胞的比较，使用者应注意分组信息与实验设计，以确保统计分析的有效性。关于具体的数据格式、文件组织方式、下载链接及预处理流程，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集基于单细胞克隆构建的LYN缺陷HS-5细胞，采用定量无标记蛋白质组与SILAC标记酪氨酸磷酸化蛋白质组相结合的多组学策略，在实验设计上具有较好的系统性。然而，源站未提供关于数据质量评估的详细信息，包括质谱数据的分辨率、覆盖度、重复性、缺失值比例等关键指标。此外，该数据集仅针对HS-5细胞系，结论外推至其他细胞类型或体内环境时需谨慎。关于样本量、生物学重复数目、统计效力等信息，源站未提供。使用者应结合自身研究需求，对数据质量进行独立评估。
【引用与许可】
源站描述中引用了Nguyen PH等人发表于Cancer Cell（2016年）的研究，作为LYN激酶在慢性淋巴细胞白血病微环境中促进疾病进展的背景文献。关于该数据集本身的引用方式、许可协议、使用条款及数据共享政策，源站未提供。使用者在使用该数据集时，应遵循来源站omicsdi.org的相关规定，并适当引用原始研究文献。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://omicsdi.org/dataset/pride/PXD030582
标准获取流程：
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- 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
LYN激酶是一种酪氨酸激酶，能以环境特异性的方式调节细胞稳态。我们团队已证实，其在慢性淋巴细胞白血病微环境中的表达与疾病进展相关（Nguyen PH等；Cancer Cell；2016年）。为分析LYN激酶对骨髓基质细胞系HS-5支持白血病表型的影响，我们生成了LYN缺陷细胞的单克隆。这些细胞通过多组学方法进行了分析，包括蛋白质组的定量、非标记蛋白质组学分析及酪氨酸磷酸化蛋白质组的SILAC标记分析。
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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