肺癌蛋白质组图谱比较2：TMT
其目标是比较非标记定量、串联质谱标签化学标记以及数据非依赖采集发现蛋白质组学方法，应用于肺鳞状细胞癌与癌旁肺组织。数据可用于评估不同蛋白质组学定量策略在肺癌组织中的表现，支撑方法学比较与发现型蛋白质组研究（来源 omicsdi.org）
基本信息
资源简介
肺癌蛋白质组图谱比较2：TMT
该数据集名为 Comparison of Lung Cancer Proteome Profiles 2: TMT，属于肿瘤 / 肺癌领域，来源于 omicsdi.org。其核心目标是比较非标记定量、串联质谱标签（TMT）化学标记以及数据非依赖采集三种发现蛋白质组学方法，并将这些方法应用于肺鳞状细胞癌与癌旁肺组织的分析。通过这一比较，数据集可用于评估不同蛋白质组学定量策略在肺癌组织中的表现，支撑方法学比较与发现型蛋白质组研究。主题标签涵盖人类样本、Brplc 分级分离、发现蛋白质组学、肺癌以及液相色谱-串联质谱（LC-MS/MS），整体定位为面向肺癌蛋白质组学方法学比较的发现型研究资源。
【数据集背景】
肺癌是全球范围内发病率和死亡率较高的恶性肿瘤之一，其中肺鳞状细胞癌是常见的病理亚型。随着蛋白质组学技术的发展，研究者面临多种定量策略的选择，包括非标记定量、化学标记定量以及数据非依赖采集等。不同策略在覆盖深度、定量准确性、通量以及成本等方面各有特点，因此需要在真实临床组织样本中进行系统比较。该数据集正是围绕这一需求构建，旨在利用肺鳞状细胞癌与癌旁肺组织，对上述三种发现蛋白质组学方法进行平行评估，为后续肺癌蛋白质组研究中的方法选择提供参考。
【数据内容】
该数据集涉及人类肺鳞状细胞癌组织与相邻癌旁肺组织，采用发现蛋白质组学策略开展分析。其主题标签包括 Human、Brplc fractionation、Discovery proteomics、Lung cancer 和 Lc-ms/ms，表明数据内容与人类肺癌组织样本的液相色谱-串联质谱分析相关，并涉及 Brplc 分级分离流程。数据集的核心比较对象为非标记定量、串联质谱标签化学标记以及数据非依赖采集三种方法。源站描述指出，项目目标是比较这些方法在肺鳞状细胞癌和癌旁肺组织中的应用表现。除上述信息外，源站未提供具体的样本数量、蛋白鉴定数、定量结果或差异表达列表等细节。
【采集与来源】
该数据集来源于 omicsdi.org，属于肿瘤 / 肺癌分类下的蛋白质组学资源。其英文名称为 Comparison of Lung Cancer Proteome Profiles 2: TMT，提示该数据集与 TMT 化学标记方法密切相关。源站描述说明，项目使用肺鳞状细胞癌和相邻肺组织，比较非标记定量、TMT 化学标记以及数据非依赖采集发现蛋白质组学方法。主题标签中的 LC-MS/MS 和 Brplc fractionation 进一步表明，数据采集依托液相色谱-串联质谱平台，并可能采用 Brplc 分级分离以提升蛋白质组覆盖深度。关于具体样本来源机构、伦理审批信息、质谱仪器型号及色谱条件等，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于蛋白质组学方法学比较研究，尤其是针对肺癌组织样本的定量策略评估。研究者可利用该数据了解非标记定量、TMT 化学标记和数据非依赖采集在肺鳞状细胞癌与癌旁肺组织中的表现差异，从而为实验设计中的方法选择提供依据。此外，该数据集也可支撑发现型蛋白质组学研究，用于探索肺癌组织与癌旁组织之间的蛋白质组差异。主题标签中的 Human 和 Lung cancer 表明其适用于人类肺癌相关的基础与转化研究场景。关于是否适用于临床诊断、预后预测或药物靶点验证等具体应用，源站未提供明确说明。
【使用方法】
该数据集可通过 omicsdi.org 获取，具体下载方式、文件格式及数据组织方式需参照源站提供的说明。由于源站未提供详细的使用指南，用户在使用前应查阅源站页面以了解数据访问条件、文件结构及可能的预处理要求。该数据集涉及人类组织样本，使用时应遵守相关数据使用规定和伦理要求。关于是否需要特定软件或流程进行数据处理，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集基于 LC-MS/MS 和 Brplc 分级分离等发现蛋白质组学技术，主题标签表明其面向人类肺癌组织样本。然而，源站未提供具体的质控指标、重复次数、定量准确性评估或数据完整性信息。由于该数据集的核心目标是方法学比较，其样本类型和实验设计可能主要服务于方法评估，而非大规模临床队列验证。关于数据是否存在批次效应、样本异质性或技术偏差等限制，源站未提供。用户在使用时应结合源站描述和自身研究需求，谨慎评估数据的适用性。
【引用与许可】
该数据集来源于 omicsdi.org，源站未提供具体的引用格式、许可协议或使用条款。用户在使用该数据集时，应访问源站页面获取最新的引用要求和许可信息。关于数据是否允许再分发、商业使用或修改，源站未提供明确说明。建议用户在使用前仔细阅读源站的相关政策，并按照要求进行引用和致谢。
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://omicsdi.org/dataset/pride/PXD004683
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
本项目的目标是通过对肺鳞状细胞癌及邻近肺组织的研究，比较非标记定量、串联质量标签化学标记以及数据独立采集发现蛋白质组学方法。
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。千方医数集依托三甲直采网络，提供合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
