香烟烟雾对H292肺癌细胞microRNA表达的影响
该数据集来自omicsdi.org，聚焦香烟烟雾对H292肺癌细胞中microRNA表达的影响。香烟烟雾与包括癌症在内的多种肺部疾病相关，miRNA失调会影响蛋白表达并带来多样的功能后果
基本信息
资源简介
香烟烟雾对H292肺癌细胞microRNA表达的影响
该数据集聚焦于香烟烟雾对H292肺癌细胞中microRNA表达的影响，来源于omicsdi.org，归类于肿瘤/肺癌方向。香烟烟雾已被认为与包括癌症在内的多种肺部疾病的发生发展相关，而miRNA的失调会影响蛋白质表达，进而带来多样的功能后果。围绕这一主题，该数据集整合了质谱分析相关的实验信息，主题标签涵盖质谱、miRNA与肺癌。通过考察细胞在香烟烟雾暴露条件下miRNA及蛋白质表达的变化，相关研究有助于识别潜在的治疗靶点与化学预防靶点，为肺癌等肺部疾病的机制探索和干预策略提供数据基础。
【数据集背景】
香烟烟雾与多种肺部疾病的发生相关，其中包括癌症。miRNA的失调已知会影响蛋白质表达，并导致多样的功能后果。因此，研究细胞在香烟烟雾暴露后miRNA和蛋白质表达的变化，可能有助于发现潜在的治疗靶点和化学预防靶点。该数据集正是围绕香烟烟雾对H292肺癌细胞中microRNA表达的影响这一主题而建立，所属分类为肿瘤/肺癌，来源站为omicsdi.org。
【数据内容】
该数据集的主题标签包括质谱、miRNA和肺癌。源站描述提到，研究采用基于SILAC的定量蛋白质组学分析，以识别H292肺癌细胞在香烟烟雾处理后差异表达的蛋白质。通过LC-MS/MS分析，共鉴定到3,959种蛋白质，其中303种蛋白质在香烟烟雾处理的H292细胞中过表达，112种蛋白质下调。数据集英文名称为“Effect of cigarette smoke on microRNA expression in H292 lung cancer cells”，表明其关注香烟烟雾对H292肺癌细胞microRNA表达的影响，同时结合了蛋白质组学层面的差异表达信息。
【采集与来源】
该数据集来源于omicsdi.org。源站描述显示，研究使用基于SILAC的定量蛋白质组学方法，对香烟烟雾处理后的H292肺癌细胞进行分析，并通过LC-MS/MS进行鉴定。除上述来源站、实验方法与细胞模型信息外，源站未提供更多关于样本采集地点、时间、伦理审批或具体操作流程的细节。
【适用场景】
该数据集适用于与肺癌及香烟烟雾暴露相关的机制研究场景，尤其是关注miRNA表达变化、蛋白质差异表达以及潜在治疗靶点和化学预防靶点识别的分析。其主题标签涵盖质谱、miRNA和肺癌，可用于支持围绕H292肺癌细胞模型的分子表达谱研究。关于更具体的适用场景，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供具体的使用方法说明，包括数据下载方式、文件格式、分析流程或软件工具等信息。
【质量与限制】
源站描述提供了LC-MS/MS鉴定到的蛋白质数量及差异表达数量，但未提供关于数据质量评估、假发现率、重复次数、验证实验或潜在偏差的详细信息。该数据集基于H292肺癌细胞模型，源站未说明其结论是否可推广至其他细胞类型或临床样本。其他质量与限制信息源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供引用方式与许可信息。
下载信息
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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。
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使用方式
数据集获取
源站：https://omicsdi.org/dataset/pride/PXD003086
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
吸烟与包括癌症在内的多种肺部疾病的发生有关。已知miRNA的失调会影响蛋白质表达，进而导致多种功能性后果。研究暴露于香烟烟雾后miRNA和蛋白质的表达，有助于识别潜在的治疗和化学预防靶点。我们采用基于SILAC的定量蛋白质组学分析，以鉴定H292肺癌细胞中因香烟烟雾暴露而差异表达的蛋白质。通过LC-MS/MS分析，共鉴定出3，959种蛋白质，其中在香烟烟雾处理的H292细胞中有303种蛋白质过表达，112种蛋白质下调。
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。
