基于时间差信号检测尿液中阿尔茨海默病相关神经丝蛋白的移动边界电泳与酶联免疫吸附数据集
本数据集为神经系统疾病领域的蛋白质公开数据集，由Science Data Bank提供。
基本信息
资源简介
基于时间差信号检测尿液中阿尔茨海默病相关神经丝蛋白的移动边界电泳与酶联免疫吸附数据集
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
该数据集包含用于评估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，支持对尿液等复杂生物流体中低丰度疾病生物标志物的准确定量。数据分为系统优化数据（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，以及不同驱动电压12–60 V下的距离-时间迁移轨迹）、TMB+定量模型数据（有色TMB+边界在123–1318 μmol/L浓度梯度下的距离-时间迁移轨迹，用于建立浓度与边界相遇时间的定量关系）以及AD7c-N部分。可用于阿尔茨海默病相关神经丝蛋白检测方法的研究与定量模型构建（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。这些数据支持对尿液等复杂生物流体中低丰度疾病生物标志物的准确定量。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）和边界对比度影响的数据，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-N
【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。
下载信息
注册下载
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无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
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使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.57760/sciencedb.sepu.0001a
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
该数据集包含用于评估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。
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）对边界汇合时间（tend）和边界对比度影响的数据，以及不同驱动电压（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：包括目标生物标志物AD7c-NTP在不同浓度（200–3200 pg/mL）驱动下的距离-时间迁移轨迹；涉及人工尿液中常见共存物质（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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
