MHC1-TIP：低输入样本的可扩展多模态免疫肽组分析

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/pride/PXD065279

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

我们开发了MHC1-TIP：一种基于优化温和酸洗脱的免疫肽组学工作流程，利用数据非依赖采集和Astral质谱仪，实现可扩展、单管且经济高效的MHC-I配体组分析。该数据集包括来自A375黑色素瘤细胞系、结直肠癌患者来源类器官和肾细胞癌肿瘤片段的免疫肽组学和蛋白质组学数据。我们展示了TGF-beta处理对A375细胞蛋白质组和免疫肽组的影响，以及干扰素-gamma处理对患者来源类器官的影响。我们还探索了患者来源肿瘤片段中免疫肽组和蛋白质组的异质性。

MB_30：DDA（野生型和B2M敲除）中的A375免疫肽组；MB_38：A375细胞经温和酸处理与未经处理的蛋白质组；MB_39：TGFb处理的A375细胞的蛋白质组和免疫肽组；MB_41：不同A375细胞输入量下的MHC1-TIP和MHC-I免疫沉淀数据；MB_43：不同剂量干扰素-γ处理的A375细胞的免疫肽组；MB_45：A375细胞经温和酸洗脱后采用MHC1-TIP和免疫沉淀的免疫肽组，用于鉴定细胞内肽段；MB_46：来自15例离体培养的患者来源肿瘤碎片的蛋白质组学和免疫肽组学数据；MB_49：来自3株患者来源类器官系的蛋白质组学和免疫肽组学数据。

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。