阈下磁刺激恢复阿尔茨海默病小鼠模型的线粒体与蛋白稳态网络
该数据集来自 Mendeley Data,伴随一篇关于阈下磁刺激在阿尔茨海默病小鼠模型中恢复线粒体与蛋白稳态网络的研究论文

基本信息
资源简介
阈下磁刺激恢复阿尔茨海默病小鼠模型的线粒体与蛋白稳态网络
Subthreshold magnetic stimulation restores mitochondrial and proteostasis networks in an Alzheimer's disease mouse mode
该数据集来自 Mendeley Data,伴随一篇关于阈下磁刺激在阿尔茨海默病小鼠模型中恢复线粒体与蛋白稳态网络的研究论文。数据基于多脑区定量蛋白质组学,包含蛋白质与肽段定量矩阵、搜索参数文件、描述实验设计(脑区、基因型、治疗组)的样本元数据,以及支持论文图表与统计的分析输出。原始谱图使用 SequestHT(Proteome Discoverer)搜索 UniProt Mus musculus 数据库(SwissProt + TrEM)。该数据可用于研究阿尔茨海默病相关线粒体与蛋白稳态网络变化及磁刺激干预后的恢复机制(来源 DOI 解析)。
【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):该数据集伴随论文《Multi-region proteomics maps mitochondrial and proteostatic networks recovery by subthreshold magnetic stimulation in Alzheimer mice.》。该研究使用跨多个脑区的定量蛋白质组学,绘制阿尔茨海默病小鼠模型中线粒体与蛋白稳态网络的变化,并表征阈下磁刺激后的恢复情况。该 Mendeley Data 记录包含论文的已处理蛋白质组学输出与支持材料:蛋白质与肽段定量矩阵、搜索参数文件、描述实验设计(脑区、基因型与治疗组)的样本元数据,以及支持论文图表与统计的分析输出。原始谱图使用 SequestHT(Proteome Discoverer)针对 UniProt Mus musculus 数据库(SwissProt + TrEM)进行搜索。
【主题与分类】
主题标签:Neuroscience、Mass Spectrometry、Proteomics、Alzheimer's Disease。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://data.mendeley.com/datasets/dkszpm563f/2
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://doi.org/10.17632/dkszpm563f.2
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:
数据集大小约 29.5 MB。
数据说明
本数据集随稿件《多区域蛋白质组学描绘阿尔茨海默病小鼠阈下磁刺激下线粒体与蛋白质稳态网络的恢复》一同发布。该研究采用跨多个脑区的定量蛋白质组学方法,绘制阿尔茨海默病小鼠模型中线粒体与蛋白质稳态网络的变化,并表征其在阈下磁刺激后的恢复情况。该Mendeley Data记录包含稿件所用的处理后蛋白质组学输出及支持材料:蛋白质与肽段定量矩阵、搜索参数文件、描述实验设计的样本元数据(脑区、基因型与治疗组),以及支持稿件中图表与统计分析的分析输出。原始谱图使用SequestHT(Proteome Discoverer)针对UniProt Mus musculus数据库(SwissProt + TrEMBL含异构体,TaxID 10090,版本2024-01-24)进行搜索。采用胰蛋白酶消化,允许最多2个漏切位点,最小肽段长度为6个氨基酸。前体质量容差设为10 ppm,碎片质量容差设为0.02 Da。
半胱氨酸的氨甲酰甲基化设为静态修饰;甲硫氨酸的氧化和N端乙酰化设为动态修饰。肽段-谱图匹配使用Percolator以串联目标/诱饵策略进行验证,FDR阈值设为1%(严格)和5%(宽松)。详细的搜索参数见02_search_parameters/文件夹。原始质谱数据已通过PRIDE合作数据库提交至ProteomeXchange Consortium,数据集标识符为PXD077354。引用本Mendeley Data记录时,应同时引用PRIDE数据库条目及相关手稿。
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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