人肝细胞癌(HCC)肿瘤活检组织的蛋白质组学表征

主题标签:肿瘤、肝癌、蛋白质组学、HCC、肿瘤活检。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。

google_dataset
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蛋白质肿瘤肝癌蛋白质组学HCC肿瘤活检
Proteomic characterization of human hepatocellular carcinoma (HCC) tumor biopsies

基本信息

模态
蛋白质
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

人肝细胞癌(HCC)肿瘤活检组织的蛋白质组学表征

Proteomic characterization of human hepatocellular carcinoma (HCC) tumor biopsies 是一个面向肿瘤研究领域的公开蛋白质组学数据集,主题聚焦于肝细胞癌(HCC)肿瘤活检样本的蛋白质组表征。该数据集收录于 EBI(ebi.ac.uk)平台,属于肿瘤 / 肝癌分类,围绕肿瘤、肝癌、蛋白质组学、HCC 与肿瘤活检等主题展开,为肝癌相关的基础研究与转化研究提供公开可获取的数据资源。以下依据可获得的信息对该数据集作分段介绍。

【数据集背景】

肝细胞癌是肿瘤研究中的重要对象,针对肿瘤活检样本的蛋白质组学表征有助于在蛋白质层面刻画肿瘤的分子特征。该数据集以人类肝细胞癌肿瘤活检组织为研究对象,属于肿瘤领域公开数据集,主题涵盖肿瘤,并在本站分类中归入肿瘤 / 肝癌方向。数据集的英文名称直接表明了其研究对象与数据类型,即对人类肝细胞癌肿瘤活检样本进行蛋白质组学表征。数据集由 Eva Dazert 于 2026 年发布,通过 EBI 平台公开提供。

【数据内容】

该数据集的主题标签包括肿瘤、肝癌、蛋白质组学、HCC 与肿瘤活检,内容围绕人类肝细胞癌肿瘤活检样本的蛋白质组表征展开。关于样本数量、蛋白质鉴定数量、定量指标、实验分组等具体数据内容,源站未提供。

【采集与来源】

数据集来源站为 ebi.ac.uk,源站描述中给出的引用信息为 Eva Dazert (2026). Proteomic characterization of human hepatocellular carcinoma (HCC) tumor biopsies [Dataset]. https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD025705。该数据集通过 EBI 平台公开,具体样本采集流程、实验平台与仪器参数等,源站未提供。

【适用场景】

基于其主题定位,该数据集适用于肿瘤领域尤其是肝癌方向的蛋白质组学研究,可用于围绕肝细胞癌肿瘤活检样本的蛋白质层面分析等用途。关于该数据集具体的适用分析场景与验证结论,源站未提供。

【使用方法】

该数据集通过 EBI 平台公开获取,源站给出的访问地址为 https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD025705。关于数据下载格式、文件组织方式与具体使用步骤,源站未提供。

【质量与限制】

该数据集为公开数据集,来源站为 ebi.ac.uk。关于数据质量评估、样本规模、技术局限与使用注意事项,源站未提供。

【引用与许可】

引用该数据集时,可参照源站描述中的引用信息:Eva Dazert (2026). Proteomic characterization of human hepatocellular carcinoma (HCC) tumor biopsies [Dataset]. https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD025705。关于该数据集的具体许可条款与使用限制,源站未提供。

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源站:https://ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD025705

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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。

数据说明

Eva Dazert (2026). Proteomic characterization of human hepatocellular carcinoma (HCC) tumor biopsies [Dataset]. https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD025705

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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