基于SWATH质谱的侵袭性前列腺癌糖蛋白特征数据集
主题标签：前列腺癌、糖蛋白、SWATH质谱、肿瘤标志物、蛋白质组学。本站分类：肿瘤/前列腺癌。本数据集为肿瘤领域公开数据集，主题涵盖前列腺癌。
基本信息
资源简介
基于SWATH质谱的侵袭性前列腺癌糖蛋白特征数据集
该数据集英文名为 Glycoprotein Signatures for Aggressive Prostate Cancer via SWATH mass spectrometry，来自 ebi.ac.uk，属于肿瘤领域中的前列腺癌方向。其主题标签涵盖前列腺癌、糖蛋白、SWATH 质谱、肿瘤标志物与蛋白质组学，源站将其描述为 Yansheng Liu 于 2017 年发布的数据集，并提供项目访问地址 https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD000704。该数据集面向公开使用，围绕前列腺癌的糖蛋白特征展开，适合关注肿瘤标志物与蛋白质组学研究的用户查阅与利用。
【数据集背景】
该数据集聚焦于侵袭性前列腺癌的糖蛋白特征，采用 SWATH 质谱技术开展相关研究。源站描述将其标注为 Yansheng Liu 于 2017 年发布的数据集，所属分类为肿瘤 / 前列腺癌。围绕前列腺癌这一常见肿瘤类型，数据集以糖蛋白和肿瘤标志物为核心主题，服务于蛋白质组学方向的研究需求。
【数据内容】
数据集的主题标签包括前列腺癌、糖蛋白、SWATH 质谱、肿瘤标志物与蛋白质组学。源站未提供具体的样本数量、蛋白或糖蛋白条目数、文件格式与数据规模等细节。从主题标签可知，数据内容与糖蛋白特征及 SWATH 质谱检测相关，但具体内容构成源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 ebi.ac.uk，源站描述中给出的项目地址为 https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD000704，发布者为 Yansheng Liu，发布年份为 2017 年。除上述来源信息外，源站未提供样本采集方式、实验设计、仪器参数与处理流程等细节。
【适用场景】
该数据集属于肿瘤领域公开数据集，主题涵盖前列腺癌，适用于关注前列腺癌糖蛋白特征、肿瘤标志物与蛋白质组学研究的场景。用户可将其作为前列腺癌相关蛋白质组学研究的参考数据资源。具体适用分析类型源站未提供。
【使用方法】
源站提供了项目访问地址 https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD000704，用户可通过该地址访问数据集。源站未提供下载方式、文件组织说明与使用教程等细节。
【质量与限制】
源站未提供该数据集的质量评估信息、数据完整性说明与已知限制。使用时应以源站描述为准，具体质量与限制情况源站未提供。
【引用与许可】
引用信息可参考源站描述：Yansheng Liu (2017). Glycoprotein Signatures for Aggressive Prostate Cancer via SWATH mass spectrometry [Dataset]. https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD000704。许可条款源站未提供。
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://ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD000704
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
Yansheng Liu (2017). Glycoprotein Signatures for Aggressive Prostate Cancer via SWATH mass spectrometry [Dataset]. https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD000704
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。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
