结肠腺癌中癌症干细胞与肾素-血管紧张素系统的表征数据

主题标签:结肠腺癌、癌症干细胞、肾素-血管紧张素系统、肿瘤、蛋白质组学。本数据集为肿瘤领域公开数据集,主题涵盖结肠腺癌。

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蛋白质分类结肠腺癌癌症干细胞肾素-血管紧张素系统肿瘤蛋白质组学
Data from: Characterisation of cancer stem cells and the renin-angiotensin system in colon adenocarcinoma

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

结肠腺癌中癌症干细胞与肾素-血管紧张素系统的表征数据

该数据集英文名为 Data from: Characterisation of cancer stem cells and the renin-angiotensin system in colon adenocarcinoma,是一项聚焦肿瘤领域的公开数据集,主题涵盖结肠腺癌。从主题标签来看,其关注点包括结肠腺癌、癌症干细胞、肾素-血管紧张素系统、肿瘤与蛋白质组学,说明该数据围绕结肠腺癌中癌症干细胞特征及肾素-血管紧张素系统相关研究展开,并以蛋白质组学为主要技术视角。数据集来源于 ebi.ac.uk,源站将其著录为 Danyl Mclauchlan 提交的 Dataset,可通过 PRIDE 归档项目 PXD024449 访问。整体而言,该数据集为肿瘤研究者了解结肠腺癌中癌症干细胞与肾素-血管紧张素系统相关蛋白质组学信息提供了公开可获取的数据资源。

【数据集背景】

结肠腺癌是结直肠癌中最常见的组织学类型之一。癌症干细胞被认为是肿瘤发生、维持与治疗抵抗的重要细胞群体,而肾素-血管紧张素系统除经典的心血管调节作用外,在肿瘤生物学中也受到关注。该数据集正是围绕结肠腺癌中癌症干细胞的特征刻画以及肾素-血管紧张素系统的相关研究而产生,属于肿瘤学与蛋白质组学交叉的公开数据资源。源站未提供该研究更具体的立项背景、研究机构与实验设计细节。

【数据内容】

依据源站著录信息,该数据集的主题标签涵盖结肠腺癌、癌症干细胞、肾素-血管紧张素系统、肿瘤与蛋白质组学,表明其内容与上述主题下的蛋白质组学数据相关。数据集在分类上归入肿瘤 / 其他。源站未提供样本数量、蛋白或肽段鉴定数目、文件格式与文件体积等具体内容指标。

【采集与来源】

该数据集来源于 ebi.ac.uk,对应 PRIDE 归档项目,项目编号为 PXD024449,源站描述中列出的责任者为 Danyl Mclauchlan。数据以公开数据集形式发布,可通过上述项目页面获取。源站未提供样本采集方式、仪器平台、实验流程与数据处理流程等细节。

【适用场景】

该数据集适用于肿瘤学与蛋白质组学相关的研究场景,尤其是围绕结肠腺癌、癌症干细胞与肾素-血管紧张素系统的探索性分析,也可用于相关主题的文献对照、数据复用与方法学参考。源站未提供具体的推荐应用场景或验证结论。

【使用方法】

使用者可通过 ebi.ac.uk 上 PRIDE 归档的项目页面 PXD024449 访问该数据集。源站未提供数据下载格式、使用协议细节与配套分析工具等说明。

【质量与限制】

该数据集为公开归档的蛋白质组学数据集,其质量与适用范围应以源站记录为准。源站未提供数据完整性、质控指标与已知偏差等质量信息,使用时应结合原始项目页面核实。

【引用与许可】

引用该数据集时,可参照源站描述中的著录信息:Danyl Mclauchlan, Characterisation of cancer stem cells and the renin-angiotensin system in colon adenocarcinoma [Dataset], https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD024449。源站未提供具体的许可条款信息。

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源站:https://ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD024449

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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

Danyl Mclauchlan, Characterisation of cancer stem cells and the renin-angiotensin system in colon adenocarcinoma [Dataset]. https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD024449

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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