轻度认知障碍的血浆定量蛋白质组

该数据集为轻度认知障碍的血浆定量蛋白质组数据,来源于omicsdi.org,采用Agilent Human 14亲和去除柱去除血浆中14种高丰度蛋白,经变性、还原、烷基化、胰蛋白酶酶解及C18 ZipTip脱盐后,利用nanoLC Eksigent 400系统与TripleTOF6600质谱仪联用进

omicsdi
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医学影像分类Proteomics
Quantitative plasma proteome of mild cognitive impairment

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

轻度认知障碍的血浆定量蛋白质组

该数据集为轻度认知障碍的血浆定量蛋白质组数据,来源于omicsdi.org,采用Agilent Human 14亲和去除柱去除血浆中14种高丰度蛋白,经变性、还原、烷基化、胰蛋白酶酶解及C18 ZipTip脱盐后,利用nanoLC Eksigent 400系统与TripleTOF6600质谱仪联用进行LC-MS分析。数据可用于轻度认知障碍相关血浆蛋白标志物的发现与验证研究(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):使用Multiple Affinity Removal Spin Cartridge Human 14 kit(Agilent)从血浆中去除14种主要蛋白质。样品用等体积的三氟乙醇变性,并用二硫苏糖醇还原。游离半胱氨酸残基用碘乙酰胺烷基化。样品与胰蛋白酶孵育,并用C18 ZipTip脱盐。脱盐后的样品在0.1%甲酸(FA)中复溶,并使用nanoLC Eksigent 400系统(Eksigent,AB Sciex)通过LC-MS分析,该系统与TripleTOF6600质谱仪(AB Sciex)在线联用。肽段分离使用液相色谱进行,采用捕集和洗脱配置,使用nano捕集柱(350 μm × 0.5 mm,3 μm,120 Å,AB Sciex)和nano ChromXP C18反相柱(75 μm × 15 cm,3 μm,120 Å,AB Sciex),流速为300 nl/min,在0.1% FA中以8-30%乙腈的90分钟线性梯度进行,然后以10分钟线

【主题与分类】

主题标签:Proteomics。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/jpost/PXD025945

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    • 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

使用多重亲和去除离心柱人14试剂盒(Agilent)从血浆中去除14种主要蛋白质。样品用等体积的三氟乙醇变性,并用二硫苏糖醇还原。游离半胱氨酸残基用碘乙酰胺烷基化。样品与胰蛋白酶孵育,并用C18 ZipTip脱盐。脱盐后的样品在0.1%甲酸(FA)中复水,并使用nanoLC Eksigent 400系统(Eksigent,AB Sciex)与TripleTOF6600质谱仪(AB Sciex)在线联用进行LC-MS分析。肽段分离采用液相色谱法,使用纳升捕集柱(350 μm × 0.5 mm,3 μm,120 Å,AB Sciex)和纳升ChromXP C18反相柱(75 μm × 15 cm,3 μm,120 Å,AB Sciex),以300 nl/min的流速,在0.1% FA中以8-30%乙腈线性梯度洗脱90分钟,然后在0.1% FA中以30%至40%乙腈线性梯度洗脱10分钟。质谱仪在信息依赖性采集(IDA)模式下运行,扫描全谱(400–1500 m/z)250 ms,随后进行最多30次MS/MS扫描(100–1800 m/z,每次50 ms),循环时间为1.8 s。

电荷状态在+2至+5之间且计数超过每秒125次最低阈值的候选离子被分离用于碎裂,并在将这些离子加入排除列表12秒前采集了一张MS/MS谱图。采用滚动碰撞能量,碰撞能量散布为15。质谱仪使用Analyst TF 1.7.1软件程序(AB Sciex)操作。对于数据依赖采集(DDA,SWATH采集),参数设置如下:100毫秒TOF MS扫描,随后是200个可变SWATH窗口,每个窗口在m/z 400–1250范围内累积时间为50毫秒。MS/MS SWATH扫描设置为5 Da窗口,重叠1 Da,覆盖m/z 400–1250,并在质量范围两侧有所变化。总循环时间为9.6秒。使用了滚动碰撞能量(CE)参数脚本,以

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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