研究错误折叠蛋白的早期细胞与分子响应
该数据集来自 datashare.ed.ac.uk，聚焦神经系统疾病与朊病毒病，研究原代海马培养物对纤维挑战的转录组响应
基本信息
资源简介
研究错误折叠蛋白的早期细胞与分子响应
该数据集英文名为 Investigating early cellular and molecular responses to misfolded protein，来源于 datashare.ed.ac.uk，属于神经系统疾病 / 朊病毒病分类。其研究核心是原代海马培养物在纤维挑战下的转录组响应，关注错误折叠蛋白相关机制。源站描述指出，AD、PD、HD 和 TSE 等 PMDs 与异常折叠蛋白的积累有关，但这些异常蛋白的播种、加工和降解机制仍知之甚少。该项目在转录组水平上考察原代海马培养物对纤维挑战的响应，并利用支持错误折叠蛋白生成（101LL）或抑制其产生（WT）的培养物，为理解错误折叠蛋白处理相关分子机制提供线索。初始基线转录组谱通过微阵列分析生成，随后使用 RNA 测序（RNA-seq）对纤维挑战前后进行更全面的转录组分析。主题标签包括 Cell Culture、RNA、RNASeq、Protein misfolding、clustering。
【数据集背景】
该数据集聚焦神经系统疾病与朊病毒病，特别是与错误折叠蛋白积累相关的病理过程。源站描述提到，PMDs 如 AD、PD、HD 和 TSE 均与异常折叠蛋白的积累有关，但这些 rogue proteins 的播种、加工和降解机制尚不明确。为探究早期细胞和分子响应，研究采用原代海马培养物作为实验体系，并比较两种培养物：一种支持错误折叠蛋白生成（101LL），另一种抑制其产生（WT）。通过转录组层面的分析，旨在揭示与错误折叠蛋白处理相关的分子机制。该数据集的分类和标签表明其涉及细胞培养、RNA、RNA 测序、蛋白质错误折叠和聚类分析等方向。
【数据内容】
数据内容围绕原代海马培养物对纤维挑战的转录组响应展开。初始基线转录组谱通过微阵列分析生成，随后采用 RNA 测序（RNA-seq）对纤维挑战前后进行更全面的转录组分析。研究比较了支持错误折叠蛋白生成的 101LL 培养物和抑制其产生的 WT 培养物。主题标签包括 Cell Culture、RNA、RNASeq、Protein misfolding、clustering，表明数据可能涉及细胞培养、RNA 样本、RNA 测序数据、蛋白质错误折叠相关分析以及聚类分析。源站未提供具体样本数量、测序深度、基因表达矩阵或聚类结果等细节。
【采集与来源】
该数据集来源于 datashare.ed.ac.uk。源站描述说明，研究使用原代海马培养物，并对其进行纤维挑战。初始基线转录组谱通过微阵列分析生成，之后使用 RNA 测序（RNA-seq）进行更全面的分析，覆盖纤维挑战前后的转录组。实验涉及两种培养物：101LL 支持错误折叠蛋白生成，WT 抑制其产生。源站未提供具体的采集时间、地点、实验操作步骤或样本处理细节。
【适用场景】
该数据集适用于研究神经系统疾病和朊病毒病中错误折叠蛋白的早期细胞与分子响应。具体而言，可用于转录组水平分析原代海马培养物对纤维挑战的反应，比较支持错误折叠蛋白生成（101LL）与抑制其产生（WT）的培养物之间的差异。主题标签中的 RNA-seq、Protein misfolding 和 clustering 提示其可能适用于基因表达分析、错误折叠蛋白处理机制探索以及聚类分析等场景。源站未提供其他具体适用场景。
【使用方法】
源站未提供具体的使用方法，包括数据下载方式、文件格式、分析流程或软件工具等。用户需参考 datashare.ed.ac.uk 上的原始页面获取进一步信息。
【质量与限制】
源站未提供关于数据质量与限制的具体说明，例如样本量、测序质量、批次效应或技术偏差等。用户应自行评估数据适用性。
【引用与许可】
源站未提供引用方式与许可信息。用户需访问 datashare.ed.ac.uk 查看原始数据集的引用要求和许可条款。
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。
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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://datashare.ed.ac.uk/handle/10283/3168
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
诸如AD、PD、HD和TSE等PMDs与异常折叠蛋白的积累有关。然而，涉及这些异常蛋白的播种、加工和降解机制尚知之甚少。本项目中，我们在转录组水平上研究了原代海马培养物对纤维挑战的响应。这为理解与错误折叠蛋白处理相关的分子机制提供了见解，所用培养物要么支持错误折叠蛋白的生成（101LL），要么抑制其产生（WT）。初步基线转录组谱通过微阵列分析生成，随后使用RNA测序（RNA-seq）对纤维挑战前后的转录组进行了更全面的分析。
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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