唐氏综合征与阿尔茨海默病脑脊液蛋白质组

主题标签:神经系统疾病、阿尔茨海默病、唐氏综合征、脑脊液、蛋白质组。本站分类:神经系统疾病/阿尔茨海默病。本数据集为神经系统疾病领域公开数据集,主题涵盖神经系统疾病。

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蛋白质预测神经系统疾病阿尔茨海默病唐氏综合征脑脊液蛋白质组
Down Syndrome and Alzheimer Disease CSF Proteome

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

唐氏综合征与阿尔茨海默病脑脊液蛋白质组

Down Syndrome and Alzheimer Disease CSF Proteome 是一个公开的神经系统疾病领域数据集,主题涵盖神经系统疾病,具体聚焦于阿尔茨海默病,并涉及唐氏综合征与脑脊液蛋白质组等方向。该数据集由 Eric Dammer 于 2025 年发布,收录于 ebi.ac.uk 的 PRIDE Archive 平台,项目编号为 PXD064699。从主题标签来看,数据集围绕神经系统疾病、阿尔茨海默病、唐氏综合征、脑脊液与蛋白质组展开,属于神经科学尤其是神经退行性疾病研究范畴的公开数据资源,可供相关领域研究者检索与使用。

【数据集背景】

该数据集以唐氏综合征与阿尔茨海默病为研究背景。唐氏综合征与阿尔茨海默病同属神经系统疾病研究关注的重要主题,而脑脊液作为中枢神经系统的重要生物样本,常被用于神经退行性疾病的生物标志物研究。数据集将唐氏综合征、阿尔茨海默病与脑脊液蛋白质组联系起来,主题标签明确列出了神经系统疾病、阿尔茨海默病、唐氏综合征、脑脊液、蛋白质组等关键词,反映出其面向神经退行性疾病分子层面研究的定位。该数据集由 Eric Dammer 于 2025 年发布,属于神经系统疾病领域的公开数据集。

【数据内容】

该数据集的主题标签涵盖神经系统疾病、阿尔茨海默病、唐氏综合征、脑脊液与蛋白质组。从名称与标签可以看出,数据集内容与脑脊液样本的蛋白质组相关,服务于唐氏综合征与阿尔茨海默病方向的研究。关于样本数量、蛋白质鉴定数量、定量指标、分组设计等具体数据内容,源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于 ebi.ac.uk,收录于 PRIDE Archive,项目编号为 PXD064699,发布者为 Eric Dammer,发布年份为 2025 年。数据集的正式引用信息为:Eric Dammer (2025). Down Syndrome and Alzheimer Disease CSF Proteome [Dataset]. https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD064699。关于样本采集流程、实验方法、仪器平台与数据处理流程等细节,源站未提供。

【适用场景】

该数据集属于神经系统疾病领域的公开数据集,主题涵盖神经系统疾病,适用于阿尔茨海默病、唐氏综合征以及脑脊液蛋白质组相关的研究场景,可作为神经退行性疾病生物标志物探索与蛋白质组分析的参考数据资源。关于更具体的适用场景说明,源站未提供。

【使用方法】

该数据集通过 ebi.ac.uk 的 PRIDE Archive 平台公开提供,项目编号为 PXD064699,使用者可依据该编号在对应平台检索与访问。关于数据下载方式、文件格式、分析工具与使用步骤等具体说明,源站未提供。

【质量与限制】

该数据集为公开数据集,发布者为 Eric Dammer,发布年份为 2025 年,来源为 ebi.ac.uk。关于数据质量评估、样本规模、技术偏差与使用限制等信息,源站未提供。

【引用与许可】

引用信息为:Eric Dammer (2025). Down Syndrome and Alzheimer Disease CSF Proteome [Dataset]. https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD064699。关于该数据集的许可条款与使用条件,源站未提供。

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    • 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

Eric Dammer (2025). Down Syndrome and Alzheimer Disease CSF Proteome [Dataset]. https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD064699

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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