阿尔茨海默病、帕金森病及路易体痴呆患者死后脑组织蛋白质组学(Brodmann 9、24、40 区)

该数据集来自 omicsdi.org,收录阿尔茨海默病、帕金森病痴呆及路易体痴呆患者与无痴呆老年人死后脑组织的蛋白质组学数据

omicsdi
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蛋白质分类HumanPost-mortemAlzheimerBrainLewy body dementiaTmtAutopsyParkinsonBrodmann areaHiriefLcms proteomics
Proteomics on post-mortem human brain tissue of patients with Alzheimer`s, Parkinson`s and Lewy body dementias, Brodmann areas (BA) 9, 24 and 40.

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

阿尔茨海默病、帕金森病及路易体痴呆患者死后脑组织蛋白质组学(Brodmann 9、24、40 区)

该数据集来自 omicsdi.org,收录阿尔茨海默病、帕金森病痴呆及路易体痴呆患者与无痴呆老年人死后脑组织的蛋白质组学数据。研究采用 HiRIEF LC-MS 蛋白质组学结合 TMT10plex 标记,比较 32 例死后人脑前额叶皮层(Brodmann 24 和 40 区)。LCMS 原始文件对应 BA24 和 BA40 样本,BA09 原始文件见较早数据集 PXD006122,三个 Brodmann 区的蛋白质组学数据库搜索文件均在此发布。数据可用于神经退行性疾病的脑区蛋白质组比较研究(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):我们使用 HiRIEF(高分辨率等电聚焦)LC-MS 蛋白质组学(Branca 等,2014,PMID: 24240322)结合同量异位标签(TMT10plex),比较了 32 例前瞻性随访的阿尔茨海默病(AD)、帕金森病痴呆(PDD)、路易体痴呆(DLB)患者及无痴呆老年人的死后人脑前额叶皮层(Brodmann 24 和 40 区)。此处存放的 LCMS 原始文件对应 BA24 和 BA40 的样本。BA09 的原始文件请参考较早的数据集 PXD006122。所有三个 Brodmann 区(BA09、BA24 和 BA40)的蛋白质组学数据库搜索文件均发布于此。

【主题与分类】

主题标签:Human、Post-mortem、Alzheimer、Brain、Lewy body dementia、Tmt、Autopsy、Parkinson、Brodmann area、Hirief。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://omicsdi.org/dataset/pride/PXD047324

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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

我们采用了HiRIEF(高分辨率等电聚焦)液相色谱-质谱联用蛋白质组学技术(Branca等,2014年,PMID:24240322),结合同量异位标签(TMT10plex),对32例前瞻性随访的阿尔茨海默病(AD)、帕金森病痴呆(PDD)、路易体痴呆(DLB)患者及无痴呆老年人的死后人脑前额叶皮层(Brodmann 24区和40区)进行了比较。此处存放的LC-MS原始文件涉及BA24和BA40的样本。关于BA09的原始文件,请参阅较早的数据集PXD006122。所有三个Brodmann区域(BA09、BA24和BA40)的蛋白质组学数据库搜索文件均已发布于此。

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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