卵巢癌生物标志物发现的血浆蛋白质组学数据集

该数据集是一个整合了多平台蛋白质组学技术的血浆蛋白质数据集合,包含371个与卵巢癌进展相关的蛋白质,数据模态主要为蛋白质质谱和代谢组学关联信息,主要用于发现和验证卵巢癌的新型生物标志物,支持早期诊断、疾病机制研究以及多因素疾病的蛋白质组学分析方法开发。

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2025-11-17 更新
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卵巢癌蛋白质组学生物标志物发现

基本信息

创建/更新时间
2025-11-17

资源简介

该数据集是一个用于卵巢癌生物标志物发现的血浆蛋白质组学数据集,通过整合全景蛋白质组学(DDA-Shotgun LC-MS/MS)、靶向蛋白质组学(MRM)以及新型原子力显微镜富集结合质谱(AFM-MS)等多平台方法构建,显著提高了检测灵敏度。数据包含371个与卵巢癌进展相关的蛋白质,其中33%仅由超灵敏AFM-MS方法检测到,26%通过代谢组学关联发现,6%为已知的卵巢癌特异性标志物。研究首次提出了ATRN、CPN1、APOF、TGM3、CRNN等9个潜在生物标志物候选,并重新分类了免疫球蛋白可变区肽段作为低特异性背景信号。数据中生物标志物在血液中的浓度范围为10⁻¹²至10⁻⁶ mol/L。该数据集旨在克服传统蛋白质组学方法的灵敏度限制,支持卵巢癌早期诊断、疾病机制研究和多因素疾病生物标志物发现。

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https://figshare.com/articles/dataset/Advancing_Plasma_Proteomics_for_the_Discovery_of_Ovarian_Cancer_Biomarkers/30636719

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数据说明

该数据集是一个用于卵巢癌生物标志物发现的血浆蛋白质组学数据集,通过整合全景蛋白质组学(DDA-Shotgun LC-MS/MS)、靶向蛋白质组学(MRM)以及新型原子力显微镜富集结合质谱(AFM-MS)等多平台方法构建,显著提高了检测灵敏度。数据包含371个与卵巢癌进展相关的蛋白质,其中33%仅由超灵敏AFM-MS方法检测到,26%通过代谢组学关联发现,6%为已知的卵巢癌特异性标志物。研究首次提出了ATRN、CPN1、APOF、TGM3、CRNN等9个潜在生物标志物候选,并重新分类了免疫球蛋白可变区肽段作为低特异性背景信号。数据中生物标志物在血液中的浓度范围为10⁻¹²至10⁻⁶ mol/L。该数据集旨在克服传统蛋白质组学方法的灵敏度限制,支持卵巢癌早期诊断、疾病机制研究和多因素疾病生物标志物发现。

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