髓母细胞瘤PRIDE蛋白组
Medulloblastoma proteomics PXD016278 面向髓母细胞瘤/胚胎性肿瘤及相关疾病研究，提供可公开访问的表格数据或临床/组学信息，适合用于分类、生物标志物探索、队列比较和算法验证等研究场景。
基本信息
资源简介
髓母细胞瘤PRIDE蛋白组
【一句话概览】
该数据集标题为脑脊液中蛋白质组分析揭示阿尔茨海默病新型生物标志物，原始描述指出神经退行性疾病负担日益加重，亟需更好的诊断、预后及疗效生物标志物，脑脊液蛋白质组成可反映脑部结构与功能改变，阿尔茨海默病患者脑脊液tau水平较高，但缺乏对脑脊液蛋白质水平系统性变化的了解。标签涉及阿尔茨海默病、脑脊液、质谱、神经退行、蛋白质组学、人类、SWATH MS、Q Exactive、Spectronaut（来源 ebi.ac.uk）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《PXD016278 Proteome Profiling in Cerebrospinal Fluid Reveals Novel Biomarkers of Alzheimer’s Disease》。
【数据内容】
源站原始描述：Neurodegenerative diseases are a growing burden and there is an urgent need for better biomarkers for diagnosis, prognosis and treatment efficacy. Structural and functional brain alterations are reflected in the protein composition of cerebrospinal fluid (CSF). Alzheimer’s disease (AD) patients have higher CSF levels of tau, but we lack knowledge of systems-wide changes of CSF protein levels…Read more
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：神经退行性疾病的负担日益加重，迫切需要更好的生物标志物用于诊断、预后和治疗效果评估。大脑结构和功能的改变反映在脑脊液（CSF）的蛋白质组成中。阿尔茨海默病（AD）患者脑脊液中tau蛋白水平较高，但我们对脑脊液蛋白质水平的系统范围变化缺乏了解……阅读更多
【主题与分类】
主题标签：Alzheimer''s disease、cerebrospinal fluid、mass spectrometry、neurodegeneration、proteomics、Homo sapiens (human)、SWATH MS、Q Exactive、Spectronaut。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。
【获取与许可】
源站页面：https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD016278
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD016278
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:
数据说明
Medulloblastoma proteomics PXD016278 是与髓母细胞瘤/胚胎性肿瘤相关的公开数据集，涵盖表格数据，可用于分类、疾病表型分析或模型评估。
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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