空间蛋白质组学分析揭示阿尔茨海默病人脑微环境依赖性髓系细胞异质性（数据集II）

资源简介

空间蛋白质组学分析揭示阿尔茨海默病人脑微环境依赖性髓系细胞异质性（数据集II）

Spatial proteomic analysis enables identification of microenvironment-dependent myeloid cell heterogeneity in Alzheimer's disease human brain (Dataset II) 是一个面向神经系统疾病领域的公开数据集，本站将其归类于阿尔茨海默病方向。该数据集由 Ajami, Bahareh 与 Rosmus, Dennis-Dominik 提供，来源机构标注为 Nature Neuroscience，发布时间为 2026 年。其内容与 Sanchez-Molina 等人关于人阿尔茨海默病脑组织空间蛋白质组分析、微环境依赖性微胶质细胞状态识别的研究直接相关，属于该研究数据集系列的第二部分。数据集主题涵盖阿尔茨海默病、空间蛋白质组学、髓系细胞异质性、微环境、人脑以及 CODEX 等关键词，旨在为探索阿尔茨海默病脑内髓系细胞的空间分布与微环境关联提供数据支撑。

【数据集背景】

该数据集产生于阿尔茨海默病研究中对空间蛋白质组学方法的应用背景。相关研究题为 Spatial proteomic analysis in human Alzheimer's disease brains enables identification of microenvironment-dependent microglial cell states，发表于 Nature Neuroscience，数据集即为该研究配套发布的第二部分数据。研究关注的核心问题是人脑阿尔茨海默病背景下髓系细胞的异质性，尤其是微胶质细胞状态如何受到其所处微环境的影响。通过空间蛋白质组学手段，研究尝试在组织原位层面刻画这些细胞状态，而非仅依赖离体细胞悬液或批量测序。数据集因此承载了将空间信息与蛋白质组信息结合、以解析疾病相关细胞状态的研究目标。

【数据内容】

该数据集为与上述研究相关的第二部分数据，主题标签包括阿尔茨海默病、空间蛋白质组学、髓系细胞异质性、微环境、人脑和 CODEX。源站提供了样本编号对照信息，用于标识数据集中的不同样本：AD 1 对应 3156，AD 2 对应 2997，AD 3 对应 3196，AD 4 对应 3280；Control 1 对应 3026，Control 2 对应 3628，Control 3 对应 1796，Control 4 对应 1873。由此可知，数据集涵盖阿尔茨海默病组与对照组两类样本，每组各四个样本。关于数据的具体文件类型、图像数量、蛋白标记面板、空间分辨率等细节，源站未提供。

【采集与来源】

数据集来源站为 doi.org，与 Sanchez-Molina 等人的研究论文相关联，论文 DOI 为 https://doi.org/10.1038/s41593-026-02267-3。相关分析代码与资源可在 https://github.com/BaharehAjami/CODEX-CNS 获取。数据集作者为 Ajami, Bahareh 与 Rosmus, Dennis-Dominik，机构标注为 Nature Neuroscience，发布时间为 2026 年。关于样本采集地点、伦理审批信息、供体临床信息、组织处理流程及具体实验平台参数，源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于阿尔茨海默病相关的空间蛋白质组学研究，尤其是围绕人脑组织中髓系细胞异质性、微胶质细胞状态及其微环境依赖性的分析。借助 CODEX 等空间蛋白质组学方法，研究者可在组织原位背景下考察不同细胞状态的空间分布，比较阿尔茨海默病组与对照组之间的差异。数据集也可用于方法学复现、空间数据分析流程验证，以及与同一研究系列其他部分数据的整合分析。关于具体可支持的统计检验、细胞分型标准或临床关联分析，源站未提供。

【使用方法】

数据集可通过来源站 doi.org 获取，相关分析资源可在 https://github.com/BaharehAjami/CODEX-CNS 查阅。样本编号对照关系可用于将数据中的样本标识映射至 AD 组或 Control 组，便于分组分析。使用者在开展分析时，应结合该研究论文中描述的方法学框架进行数据处理与结果解读。关于数据下载格式、预处理步骤、推荐软件版本及分析参数，源站未提供。

【质量与限制】

数据集来自 Nature Neuroscience 相关研究，具有明确的样本分组与编号体系，涵盖四个阿尔茨海默病样本与四个对照样本。其限制在于，当前可获取的信息未包含样本量之外的详细元数据、临床特征、技术重复情况或批次信息，因此难以独立评估数据的技术质量与潜在偏倚。关于数据完整性、缺失情况、质控指标及适用范围的具体限制，源站未提供。

【引用与许可】

使用该数据集时，应引用 Sanchez-Molina 等人的相关研究，论文 DOI 为 https://doi.org/10.1038/s41593-026-02267-3，数据集名称及作者信息为 Ajami, Bahareh 与 Rosmus, Dennis-Dominik，发布时间为 2026 年。相关分析资源链接为 https://github.com/BaharehAjami/CODEX-CNS。关于数据集的许可协议、使用条款及再分发规定，源站未提供。