阿尔茨海默病血清多组学自身抗体生物标志物数据
研究采用高密度（42,100 抗原）与低密度（384 抗原）PrEST 蛋白芯片及免疫沉淀-质谱联用进行非靶向筛选，从 377 个抗原（对应 338 个蛋白）中验证 IVD、CYFIP1 和 ADD2 的血清反应性，样本为 128 份 AD 患者与对照血清
基本信息
资源简介
阿尔茨海默病血清多组学自身抗体生物标志物数据
Multiomics Profiling
of Alzheimer’s Disease
Serum for the Identification of Autoantibody Biomarkers
该数据集来自 acs.figshare.com，对应 Journal of Proteome Research 2021 年论文，聚焦阿尔茨海默病血清自身抗体生物标志物。研究采用高密度（42,100 抗原）与低密度（384 抗原）PrEST 蛋白芯片及免疫沉淀-质谱联用进行非靶向筛选，从 377 个抗原（对应 338 个蛋白）中验证 IVD、CYFIP1 和 ADD2 的血清反应性，样本为 128 份 AD 患者与对照血清。数据可用于 AD 候选自身抗体标志物的发现与验证研究（来源 figshare，CC BY-NC 4.0 许可）。
【数据集背景】
配套论文《Multiomics Profiling of Alzheimer’s Disease Serum for the Identification of Autoantibody Biomarkers》发表于 Journal of Proteome Research（2021），DOI：10.1021/acs.jproteome.1c00630。源站首次发布：2021-10-10。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：迫切需要具有临床前和前驱期诊断价值的新型阿尔茨海默病（AD）生物标志物。AD 相关血清自身抗体是潜在的候选生物标志物。在此，我们旨在利用蛋白质微阵列和基于质谱的方法鉴定 AD 相关血清自身抗体。为此，使用高密度（42,100 种抗原）和低密度（384 种抗原）平面蛋白表位签名标签（PrEST）阵列以及免疫沉淀方案结合质谱分析，对血清自身抗体谱进行了非靶向互补筛选。在非靶向筛选阶段，选择了对应 338 种蛋白质的 377 种抗原进行验证。其中，使用 128 份来自 AD 患者和对照的血清，通过 PrEST 悬浮珠阵列以及 ELISA 或基于发光 Halotag 的珠……验证了 IVD、CYFIP1 和 ADD2 的血清反应性。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 27.77 KB。数据集 DOI：10.1021/acs.jproteome.1c00630.s002。
【主题与分类】
源站学科分类：Biochemistry、Medicine、Cell Biology、Biotechnology、Chemical Sciences not elsewhere classified、Immunology。主题标签：untargeted screening phase、related autoantigens identified、potential candidate biomarkers、immunoprecipitation protocol coupled、epitope signature tag、access number pxd028392、related serum autoantibodies、length recombinant proteins、377 antigens corresponding、serum autoantibody profiling。本站分类：神经系统疾病/阿尔茨海默病。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Biochemistry、Medicine、Cell Biology、Biotechnology、Chemical Sciences not elsewhere classified、Immunology。
【获取与许可】
源站页面：https://acs.figshare.com/articles/dataset/Multiomics_Profiling_of_Alzheimer_s_Disease_Serum_for_the_Identification_of_Autoantibody_Biomarkers/16780470
使用许可：CC BY-NC 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/）。
规范引用：San Segundo-Acosta, Pablo; Montero-Calle, Ana; Jernbom-Falk, August; Alonso-Navarro, Miren; Pin, Elisa; Andersson, Eni; et al. (1753). Multiomics Profiling of Alzheimer’s Disease Serum for the Identification of Autoantibody Biomarkers. ACS Publications. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-06-09，引用时请注意版本时效。
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：Multiomics Profiling
of Alzheimer’s Disease
Serum for the Identification of Autoantibody Biomarkers - DOI：10.1021/acs.jproteome.1c00630.s002
- 发布日期：2021-10-10
- 文件数：1 个
- 文件总体积：27.77 KB
- 源站页面：https://acs.figshare.com/articles/dataset/Multiomics_Profiling_of_Alzheimer_s_Disease_Serum_for_the_Identification_of_Autoantibody_Biomarkers/16780470
命令行下载
curl -L -o "pr1c00630_si_002.xlsx" "https://ndownloader.figshare.com/files/31043937"
文件清单
pr1c00630_si_002.xlsx（27.77 KB）
文件总体积 27.77 KB（源站 API 实测）。
数据说明
阿尔茨海默病（AD）迫切需要能够在临床前和前驱期阶段具有诊断价值的新型生物标志物。AD相关的血清自身抗体是潜在的候选生物标志物。本研究旨在利用蛋白质微阵列和基于质谱的方法鉴定AD相关的血清自身抗体。为此，采用高密度（42,100种抗原）和低密度（384种抗原）平面蛋白质表位标签（PrEST）微阵列进行非靶向互补筛选，并结合免疫沉淀方案与质谱分析，用于血清自身抗体谱分析。在非靶向筛选阶段，筛选出对应于338种蛋白质的377种抗原进行验证。其中，通过PrEST悬浮微珠阵列以及使用全长重组蛋白的ELISA或基于Halotag的发光微珠免疫分析，利用128份来自AD患者和对照的血清样本验证了IVD、CYFIP1和ADD2的血清反应性。重要的是，IVD、CYFIP1和ADD2联合显示出显著的AD诊断能力。
此外，通过蛋白质印迹和免疫组织化学检测，AD患者前额叶皮层中IVD蛋白丰度显著高于对照组两倍，而CYFIP1和ADD2在AD患者中显著下调。通过综合多组学方法鉴定出的AD相关自身抗原组合可能为该疾病提供新的见解，并有助于阿尔茨海默病的血液诊断。质谱原始数据可在ProteomeXchange数据库中获取，登录号为PXD028392。
许可
CC BY-NC 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1021/acs.jproteome.1c00630.s002（source: https://acs.figshare.com/articles/dataset/Multiomics_Profiling_of_Alzheimer_s_Disease_Serum_for_the_Identification_of_Autoantibody_Biomarkers/16780470）。
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