肺癌与正常肺组织液相色谱-串联质谱

染色体中心人类蛋白质组计划(C-HPP)为国际协作项目。本团队承担9号染色体,通过生物信息学与蛋白质组基因组学分析,编目正常组织、肺癌细胞系和肺癌组织中Chr 9编码蛋白

omicsdi
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基因组分类Proteomics
Lung cancer and Normal Lung Tissue LC-MS/MS

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-01

资源简介

肺癌与正常肺组织液相色谱-串联质谱

染色体中心人类蛋白质组计划(C-HPP)为国际协作项目。本团队承担9号染色体,通过生物信息学与蛋白质组基因组学分析,编目正常组织、肺癌细胞系和肺癌组织中Chr 9编码蛋白。质谱用TQ orbitrap与LTQ,CID等三种碎裂模式;以UniProt(2012-06,86,875条)和MASCOT 2.2.04搜索,以≥2个唯一肽段、蛋白FDR<1%鉴定蛋白(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):以染色体为中心的人类蛋白质组计划(Chromosome-centric Human Proteome Project, C-HPP)最近作为一项国际合作计划启动。我们团队选择9号染色体(Chr 9),并开展了生物信息学和蛋白质基因组学分析,以编目正常组织、肺癌细胞系和肺癌组织中由Chr 9编码的蛋白质。在TQ Orbitrap上,Orbitrap全MS扫描的采集范围为m/z 350至1500,分辨率为15 000(在m/z 400处)。母离子使用LTQ进行碎裂(隔离宽度为2个m/z单位),最大注入时间为100 ms,并结合AGC值1 × 10^4,采用三种碎裂模式,例如单独使用碰撞诱导解离(CID);试剂离子源发射电流、试剂离子电子能量和试剂离子源化学电离压力分别设置为35 mA、70 V和26 psi。数据库:UniProt数据库(版本2012-06,86,875条条目)。搜索软件:MASCOT软件(版本2.2.04)。数据库搜索标准如下:分类学为Homo sapiens,固定修饰为半胱氨酸残基的氨基甲酰甲基化(+57 Da),可变修饰为甲硫氨酸残基的氧化(+16 Da),最多允许2个漏切位点,MS容差为10 ppm。仅考虑胰蛋白酶消化产生的肽段。使用PeptideProphet和ProteinProphet估计错误发现率(FDR)。我们在蛋白质水平以FDR < 1%且使用两条或更多独特肽段来鉴定蛋白质。

【主题与分类】

主题标签:Proteomics。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/massive/MSV000083969

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    • 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

以染色体为中心的人类蛋白质组计划(Chromosome-centric Human Proteome Project, C-HPP)最近作为一项国际合作计划启动。我们团队选择9号染色体(Chr 9),并开展了生物信息学和蛋白质基因组学分析,以编目正常组织、肺癌细胞系和肺癌组织中由Chr 9编码的蛋白质。在TQ Orbitrap上,Orbitrap全MS扫描的采集范围为m/z 350至1500,分辨率为15 000(在m/z 400处)。母离子使用LTQ进行碎裂(隔离宽度为2个m/z单位),最大注入时间为100 ms,并结合AGC值1 × 10^4,采用三种碎裂模式,例如单独使用碰撞诱导解离(CID);试剂离子源发射电流、试剂离子电子能量和试剂离子源化学电离压力分别设置为35 mA、70 V和26 psi。数据库:UniProt数据库(版本2012-06,86,875条条目)。搜索软件:MASCOT软件(版本2.2.04)。数据库搜索标准如下:分类学为Homo sapiens,固定修饰为半胱氨酸残基的氨基甲酰甲基化(+57 Da),可变修饰为甲硫氨酸残基的氧化(+16 Da),最多允许2个漏切位点,MS容差为10 ppm。仅考虑胰蛋白酶消化产生的肽段。使用PeptideProphet和ProteinProphet估计错误发现率(FDR)。我们在蛋白质水平以FDR < 1%且使用两条或更多独特肽段来鉴定蛋白质。

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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