人类疾病血液图谱:泛疾病血液蛋白质组资源-86959
数据覆盖 59 种疾病的 6,121 名个体血浆样本,以及健康个体的纵向分析,包含 Pan-Disease 与 Wellness 等四个子数据集

基本信息
资源简介
人类疾病血液图谱:泛疾病血液蛋白质组资源
Human Disease Blood Atlas: A Pan-Disease Blood Proteome Resource
该数据集为泛疾病血液蛋白质组资源,基于 EDTA 血浆样本,采用 Proximity Extension Assay 及 Olink Explore 1.5、Olink Explore HT 平台进行蛋白质谱分析。数据覆盖 59 种疾病的 6,121 名个体血浆样本,以及健康个体的纵向分析,包含 Pan-Disease 与 Wellness 等四个子数据集。开放获取版本按疾病提供蛋白质水平,可用于疾病相关蛋白标志物发现、跨疾病比较及血液蛋白质组预测建模等研究(来源 DOI 解析,Restricted Access 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2025。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集及元数据记录描述了用于构建人类血液中主要疾病蛋白质水平详细图谱的血浆蛋白质组谱。该数据集的开放获取版本(按疾病划分的蛋白质水平)可在 Human Protein Atlas(www.proteinatlas.org)获取。该数据集包括疾病特异性分组的血浆谱以及健康个体的纵向分析。所有血浆样本均为 EDTA 血浆,按照《赫尔辛基宣言》的伦理原则并在知情同意下采集。使用 Proximity Extension Assay 对疾病和健康个体进行了全面的血液蛋白质谱分析。该分析使用了 Olink Explore 1.5 和 Olink Explore HT 平台。该研究包含四个不同的数据集:Pan-Disease:来自 59 种疾病的 6,121 名个体的血浆样本。(Olink Explore 1536)Wellness:100
【主题与分类】
主题标签:Translational and applied bioinformatics、Cancer diagnosis、Proteomics and metabolomics。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://figshare.scilifelab.se/articles/dataset/Human_Disease_Blood_Atlas_A_Pan-Disease_Blood_Proteome_Resource/28577390
使用许可:Restricted Access。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://doi.org/10.17044/scilifelab.28577390
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
该数据集及元数据记录描述了用于绘制人类血液中蛋白质水平在重大疾病中的详细图谱的血浆蛋白质组谱。该数据集的开放获取版本(每种疾病的蛋白质水平)可在人类蛋白质图谱(www.proteinatlas.org)上获取。该数据集包括疾病特异性分组的血浆谱以及健康个体的纵向分析。所有血浆样本均为EDTA血浆,按照《赫尔辛基宣言》的伦理原则并在知情同意下采集。使用邻近延伸分析技术对疾病和健康个体进行了全面的血液蛋白质谱分析。该分析使用了Olink Explore 1.5和Olink Explore HT平台。该研究包括四个不同的数据集:泛疾病:来自59种疾病的6,121名个体的血浆样本。(Olink Explore 1536)健康:100名个体在两年内进行纵向随访。(Olink HT)BAMSE:100名个体从儿童期随访至成年早期。(Olink HT)UCAN:来自乳腺癌、卵巢癌、前列腺癌、结直肠癌和肺癌患者的约2,000份血浆样本。
(Olink HT) 泛疾病队列:来自59种疾病、6121名个体的血浆样本,分为心血管、代谢、癌症、精神、自身免疫、感染性和儿科疾病。来自U-CAN生物样本库(乌普萨拉大学和于默奥大学、乌普萨拉生物样本库、Biobanken Norr)的约2000名确诊乳腺癌、卵巢癌、前列腺癌、结直肠癌和肺癌患者的血浆样本。健康个体纵向队列:100名个体(年龄50-65岁)在两年内进行六次随访(瑞典SciLifeLab SCAPIS健康分析项目——S3WP,从SCAPIS招募)。100名个体从儿童期到成年早期进行四个时间点的随访(瑞典基于人群的出生队列BAMSE)。访问与数据可用性(重要信息)本条目仅为描述Hum的元数据记录
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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