遗传性额颞叶痴呆GENFI研究原始蛋白质组学数据
该数据集来自GENFI研究,采用非靶向质谱串联质量标签(TMT)蛋白质组学方法,分析238份脑脊液样本,包括107例症状前突变携带者(44例C9orf72、38例GRN、25例MAPT)、55例症状期突变携带者(27例C9orf72、17例GRN、11例MAPT)及76例突变阴性对照

基本信息
资源简介
遗传性额颞叶痴呆GENFI研究原始蛋白质组学数据
Raw data proteomic study in genetic frontotemporal dementia (GENFI study)
该数据集来自GENFI研究,采用非靶向质谱串联质量标签(TMT)蛋白质组学方法,分析238份脑脊液样本,包括107例症状前突变携带者(44例C9orf72、38例GRN、25例MAPT)、55例症状期突变携带者(27例C9orf72、17例GRN、11例MAPT)及76例突变阴性对照。研究识别出各遗传型额颞叶痴呆共有及特异的蛋白质组改变,并发现YWHAZ、YWHAG、UCHL1、NPTXR、NPTX2和FABP3在三种遗传型及阿尔茨海默病患者中均发生变化。该数据可用于额颞叶痴呆生物标志物发现与蛋白质组学比较分析(来源 DataONE)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):我们采用非靶向质谱方法,即串联质量标签(TMT)蛋白质组学,用于识别遗传性额颞叶痴呆(FTD)中的生物标志物特征。共分析了来自遗传性FTD倡议(GENFI)的238份脑脊液(CSF)样本,包括107例症状前(44例C9orf72、38例GRN、25例MAPT)和55例症状期(27例C9orf72、17例GRN、11例MAPT)突变携带者,以及76例突变阴性对照(“非携带者”)。我们发现在每种遗传型FTD中均存在共有和特异的蛋白质组改变。在症状期突变携带者与非携带者相比显著改变的蛋白质中,我们发现YWHAZ、YWHAG、UCHL1、NPTXR、NPTX2和FABP3在三种遗传型中均发生变化,并且在先前发表的数据集的阿尔茨海默病患者中也是如此。我们观察到溶酶体蛋白的差异性变化
【主题与分类】
主题标签:Frontotemporal dementia、Cerebrospinal fluid、Proteomics。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://search.dataone.org/view/sha256%3Ac53f82f48a47d0156300e5abe6d01e98287af4195d648e88bfce8d4d77d67dc0
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
我们采用非靶向质谱方法,即串联质谱标签(TMT)蛋白质组学,来识别遗传性额颞叶痴呆(FTD)中的生物标志物特征。共分析了来自遗传性FTD倡议(GENFI)的238份脑脊液(CSF)样本,其中包括107名症状前突变携带者(44名C9orf72,38名GRN,25名MAPT)和55名有症状突变携带者(27名C9orf72,17名GRN,11名MAPT),以及76名突变阴性对照(“非携带者”)。我们发现每种遗传型FTD中均存在共有和特异性的蛋白质组改变。在有症状突变携带者与非携带者相比显著改变的蛋白质中,我们发现YWHAZ、YWHAG、UCHL1、NPTXR、NPTX2和FABP3在所有三种遗传型中均发生变化,并且在先前发表的数据集中的阿尔茨海默病患者中也是如此。我们观察到有症状突变携带者中溶酶体蛋白的差异性变化,其中MAPT携带者的丰度显著降低。
此外,我们鉴定出mu…,参与者与样本采集 参与者从GENFI研究中招募,该研究包括因MAPT、GRN或C9orf72致病性突变而被诊断为FTD的个体(症状性突变携带者)、有风险的一级亲属(症状前突变携带者)以及非携带者(来自同一家族的突变阴性一级亲属)。队列的人口统计学特征见表1。参与者通过标准化病史采集和检查进行评估,若符合共识诊断标准则被归类为症状性(51, 52)。采用国家阿尔茨海默病协调中心额颞叶变性部分的CDR痴呆分期工具(CDR® plus NACC FTLD)评估疾病严重程度,本文定量分析使用CDR® plus NACC FTLD盒子总和(SOB)。参与者接受了容积T1加权MRI扫描。有关临床评估和影像学的更多详细信息可见于
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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