尿液代谢组学与蛋白质组学用于胃癌早期检测：两中心多中心研究

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源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3Aba305cbde007cefc801a170b3fbd80a3c7b68fb86e2dd2ae05b037d94a6928f3

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数据说明

本研究探索了一种整合尿液代谢组学与蛋白质组学的无创胃癌检测策略，旨在发现生物标志物并阐明疾病进展的分子机制。研究在两个中心收集了30例晚期胃癌（AGC）患者、30例早期胃癌（EGC）患者和30例健康对照者的尿液样本。采用UHPLC-MS技术，在AGC与对照比较中鉴定出350种差异代谢物，在EGC与对照比较中鉴定出285种差异代谢物，主要涉及氨基酸、胆汁酸和能量代谢。通过随机森林和Boruta算法筛选出丁酸、吲哚乳酸、D-核糖-5-磷酸和丝氨酸等关键代谢物，用于诊断建模。采用TMT标记的蛋白质组学分析显示，AGC中鉴定出376种差异丰度蛋白，EGC中鉴定出191种，富集于免疫应答、细胞黏附和蛋白水解通路。

如TNFRSF12A、ITGB3、HSPA8和FTL等蛋白质表现出显著调控，其中……，# 数据来源：尿液代谢组学和蛋白质组学用于胃癌早期检测：来自一项双中心多中心研究的见解 数据集DOI：10.5061/dryad.zkh1893rf ## 数据和文件结构描述 1.数据描述 本数据集支持题为“尿液代谢组学和蛋白质组学用于胃癌早期检测：来自一项双中心多中心研究的见解”的研究。该数据集包含从三组收集的尿液代谢组学和蛋白质组学数据：晚期胃癌（AGC）、早期胃癌（EGC）和健康对照（CG）。代谢组学数据使用UHPLC-MS生成，蛋白质组学数据通过基于TMT的定量蛋白质组学方法获得。该数据集包括用于差异分析和生物标志物鉴定的原始代谢组学数据和处理后的蛋白质组学数据。所有人类来源数据均已完全去标识化，且无个人可识别信息（PI

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

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