基于时间差信号并采用移动界面电泳和酶联免疫吸附测定检测尿液中阿尔茨海默病相关神经丝蛋白的数据集

该数据集含评估基于时间差信号的移动边界电泳(ET-ELISA)系统性能的实验数据,用于尿等生物流体中标志物定量。该数据集包含用于评估一种新型基于时间差信号的移动边界电泳(ET-ELISA)系统分析性能的核心实验数据

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时间序列回归Clinical medicineChemical engineeringBiologyAnalytical chemistryPharmacologyMoving reaction boundary (MRB)Electrophoretic titration (ET)Time-difference signalAlzheimer’s diseaseNeural thread protein (AD7c-NTP)
Dataset for time-difference signal-based detection of Alzheimer’s disease-associated neural thread protein in urine using moving boundary electrophoresis and enzyme-linked immunosorbent assay

基本信息

模态
时间序列
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许可
restricted access
创建/更新时间
2026-10-01

资源简介

基于时间差信号并采用移动界面电泳和酶联免疫吸附测定检测尿液中阿尔茨海默病相关神经丝蛋白的数据集

Dataset for time-difference signal-based detection of Alzheimer’s disease-associated neural thread protein in urine using moving boundary electrophoresis and enzyme-linked immunosorbent assay

该数据集含评估基于时间差信号的移动边界电泳(ET-ELISA)系统性能的实验数据,用于尿等生物流体中标志物定量。数据分三部分:系统优化(KCl 20–100 mmol/L、12–60 V)、TMB+定量模型(123–1318 μmol/L)、AD7c-NTP分析性能与临床验证(200–3200 pg/mL、人工尿共存物抗干扰、与商业ELISA在6个真实人尿样本比较)(来源 DOI 解析,restricted access 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包含用于评估一种新型基于时间差信号的移动边界电泳(ET-ELISA)系统分析性能的核心实验数据。该数据支持对复杂生物流体(如尿液)中低丰度疾病生物标志物的准确定量。该数据集分为三个主要实验部分。 系统优化数据:包括背景电解质(KCl)浓度(20–100 mmol/L)对边界相遇时间(tend)和边界对比度的影响数据,以及在不同驱动电压(12–60 V)下的距离-时间迁移轨迹。 TMB+定量模型数据:包含有色TMB+边界在浓度梯度(123–1318 μmol/L)下的距离-时间迁移轨迹,用于建立浓度与边界相遇时间之间的定量关系。 AD7c-NTP分析性能与临床验证数据:包括由目标生物标志物AD7c-NTP在不同浓度(200–3200 pg/mL)下驱动的距离-时间迁移轨迹;涉及人工尿液中常见尿液共存物质(葡萄糖、尿素、肌酐、血红蛋白和NaCl)的抗干扰评估数据;以及所提方法与市售ELISA试剂盒在6份真实人体尿液样本中的比较结果。

【主题与分类】

主题标签:Clinical medicine、Chemical engineering、Biology、Analytical chemistry、Pharmacology、Moving reaction boundary (MRB)、Electrophoretic titration (ET)、Time-difference signal、Alzheimer’s disease、Neural thread protein (AD7c-NTP)。本站分类:神经系统疾病/阿尔茨海默病。

【获取与许可】

源站页面:https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=aad545fa75084786bb50e4301ab2cfb6

使用许可:restricted access。

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源站:https://doi.org/10.57760/sciencedb.sepu.0001a

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  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

本数据集包含用于评估一种新型基于时间差信号的移动边界电泳(ET-ELISA)系统分析性能的核心实验数据。这些数据支持对复杂生物流体(如尿液)中低丰度疾病生物标志物的准确定量。本数据集分为三个主要实验部分。系统优化数据:包括背景电解质(KCl)浓度(20–100 mmol/L)对边界汇合时间(tend)和边界对比度的影响数据,以及在不同驱动电压(12–60 V)下的距离-时间迁移轨迹。TMB+定量模型数据:包含有色 TMB+ 边界在浓度梯度(123–1318 μmol/L)下的距离-时间迁移轨迹,用于建立浓度与边界汇合时间之间的定量关系。AD7c-NTP分析性能与临床验证数据:包括由目标生物标志物 AD7c-NTP 在不同浓度(200–3200 pg/mL)下驱动的距离-时间迁移轨迹;涉及人工尿液中常见尿液共存物质(葡萄糖、尿素、肌酐、血红蛋白和 NaCl)的抗干扰评价数据;以及所提方法与商业 ELISA 试剂盒在 6 份真实人尿液样本中的比较结果。

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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