数据非依赖采集工作流对EPS尿液深度蛋白质组覆盖的评估
该数据集来自 omicsdi.org，属于肿瘤/前列腺癌分类，主题为 Proteomics。数据围绕前列腺癌患者尿液样本，比较 DIA-MS 与 DDA-MS 的蛋白质组表现，并考察常用 DIA-MS 分析流程在队列特异性谱图库、无库和泛人类谱图库下的效果，同时构建了增强型前列腺癌尿液谱图库以提升蛋
基本信息
资源简介
数据非依赖采集工作流对EPS尿液深度蛋白质组覆盖的评估
该数据集英文名为 Evaluation of data-independent acquisition workflows for deep proteome coverage of EPS-urine，来源于 omicsdi.org，在站内归入肿瘤 / 前列腺癌分类，主题标签为 Proteomics。数据围绕前列腺癌患者尿液样本展开，核心工作是考察数据非依赖采集质谱（DIA-MS）相对于数据依赖采集质谱（DDA-MS）在蛋白质组检测上的表现，并评估若干常用 DIA-MS 分析流程在队列特异性谱图库、无库以及泛人类谱图库三种条件下的效果，同时构建了增强型前列腺癌尿液谱图库，以提升蛋白质组覆盖水平。该数据集适合关注尿液蛋白质组学、前列腺癌生物标志物发现以及 DIA-MS 数据分析策略比较的研究者参考。
【数据集背景】
前列腺癌相关研究需要可靠的尿液蛋白质组覆盖手段。该数据集所对应的研究以前列腺癌患者尿液队列为对象，系统比较 DIA-MS 与 DDA-MS 的性能差异，并进一步考察常用 DIA-MS 分析方案在不同谱图库策略下的表现。研究还生成了增强型前列腺癌尿液谱图库，目标是改善蛋白质组学覆盖。这些工作共同构成了该数据集的研究背景。
【数据内容】
数据内容围绕前列腺癌患者尿液样本的质谱分析展开，涉及 DIA-MS 与 DDA-MS 两种采集方式的比较，以及多种常用 DIA-MS 分析流程在队列特异性谱图库、无库和泛人类谱图库条件下的评估结果。此外，研究构建了增强型前列腺癌尿液谱图库，用于提升蛋白质组覆盖。除上述内容外，源站未提供更细的数据文件构成说明。
【采集与来源】
数据来源站为 omicsdi.org。样本为从 prostate cancer patients 收集的尿液。研究采用 DIA-MS 与 DDA-MS 两种质谱采集方式，并使用队列特异性谱图库、无库和泛人类谱图库开展 DIA-MS 数据分析。其余采集细节，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于前列腺癌尿液蛋白质组学研究，尤其是需要比较 DIA-MS 与 DDA-MS 表现、评估不同 DIA-MS 分析流程与谱图库策略效果的研究场景，也可为构建和使用前列腺癌尿液谱图库提供参考。其他具体应用场景，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供具体的使用方法说明。
【质量与限制】
源站未提供关于数据质量与限制的说明。
【引用与许可】
源站未提供引用方式与许可信息。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://omicsdi.org/dataset/massive/MSV000093759
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
在此，我们研究了DIA-MS在前列腺癌患者尿液样本队列中相对于DDA-MS的性能表现。利用我们队列特异性的光谱库、无库方法以及泛人类光谱库，考察了几种常用DIA-MS分析方法的性能。我们构建了一个增强型前列腺癌尿液光谱库，以提高蛋白质组学的覆盖度。
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。
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