血栓素A合成酶1作为转移性前列腺癌与动脉粥样硬化的潜在双重生物标志物：基于纳米医学蛋白冠、机器学习与实际因果关系的见解

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/pride/PXD057863

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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数据说明

前列腺癌（PC）是美国男性中最常见的癌症，而动脉粥样硬化性心血管疾病（ASCVD）是与之相关的最普遍的心血管疾病（CVD）。心血管疾病，尤其是ASCVD，已被证明可促进转移性前列腺癌（mPC）的进展。识别针对这些疾病的血液生物标志物至关重要，然而当前的诊断方法在检测血浆中低丰度蛋白质方面面临挑战。方法：本研究引入了一种纳米医学平台，该平台利用纳米颗粒蛋白冠，结合基于质谱（MS）的自下而上蛋白质组学（BUP）、机器学习和实际因果分析，以实现ASCVD和mPC的生物标志物检测。蛋白冠图谱由35份血浆样本生成，分为四组：伴有ASCVD的mPC、伴有ASCVD的非转移性PC（nmPC）、不伴有ASCVD的mPC，以及不伴有ASCVD的nmPC。BUP对蛋白冠样本中的蛋白质进行了鉴定和定量，并发现了不同组之间的差异表达蛋白质。

在逻辑回归模型中应用了LASSO（最小绝对收缩和选择算子）正则化，以确定与ASCVD和mPC密切相关的蛋白质。随后，因果分析对识别出的蛋白质进行了评估，重点关注那些可能被视为ASCVD和mPC共同因果因素的蛋白质。

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。