快速高pH反相StageTip用于灵敏小规模膜蛋白质组分析

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/pride/PXD001548

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
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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

膜蛋白是癌症生物标志物发现和药物开发的关键靶点。然而，除了疏水性和低丰度这些固有挑战外，临床样本的完整膜蛋白质组覆盖通常还受到所需起始材料量大的限制。针对少量样本（< 10 µg）的全面膜蛋白质组分析，我们开发了高pH反相（Hp-RP）结合停顿提取尖端（StageTip）技术，作为一种快速（约15分钟）、灵敏、可重复、高分辨率且多重化的分级分离方法，适用于膜蛋白质组的准确定量。与强阴离子交换（SAX）和强阳离子交换（SCX）StageTip技术相比，该方法对跨膜螺旋结构域内肽段的检测提高了近2倍。仅需10 µg膜蛋白消化产物即可鉴定出5000多种蛋白质（其中63%为膜蛋白），显示出Hp-RP StageTip方法卓越的灵敏度。

Hp-RP StageTip方法使得对11种携带不同EGFR突变状态的肺癌细胞系进行深入的膜蛋白质组分析成为可能，从而鉴定出3983种已注释的膜蛋白。这为肺癌膜亚蛋白质组提供了最大的参考肽段谱数据集合。最后，通过对吉非替尼耐药与敏感肺癌细胞系间膜蛋白的相对定量分析，揭示了若干在肺癌进展中起关键作用的上调膜蛋白。

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。