PXD003924：纳米网从细胞周间隙收集肿瘤分泌蛋白组

数据集获取

源站：https://ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD003924

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；
3. 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。

数据说明

识别新型癌症生物标志物对癌症早期检测很重要，因为它可以降低死亡率。肿瘤分泌组，即由肿瘤细胞分泌的所有大分子的集合，其组成相较于正常组织会发生改变，而这种变化在观察癌症进展中起着重要作用。收集并准确分析肿瘤分泌组可能促成新型生物标志物的发现，从而改善癌症治疗结局。我们意外发现，D-肽水凝胶因子的酶指导自组装（EISA）会在过表达胞外磷酸酶的癌细胞周围形成纳米网/水凝胶。在此，我们表明这些纳米网能够快速收集癌细胞细胞周空间（即靠近细胞表面）中的蛋白质。由于分泌物质在细胞表面附近浓度最高，使用细胞周纳米网收集肿瘤分泌组可最大化样本的产量和质量，减少分析前变异，并允许对分泌组样本进行动态谱分析。因此，这种新方法在识别肿瘤微环境中的异型信号传导方面具有巨大潜力，从而提高对肿瘤微环境的理解，并加速癌症生物学中潜在生物标志物的发现。

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。