脑脊液蛋白质分泌机制解析与生物标志物发现数据集
该数据集整合了脑脊液蛋白质组和人脑高表达蛋白质图谱，包含基于蛋白质序列特征（如亚细胞定位、信号肽等）的分类标注数据，主要模态为蛋白质组学数据与临床生物信息。通过机器学习模型预测脑源蛋白质是否分泌至脑脊液，用于研究神经蛋白质分泌机制、筛选疾病生物标志物，并支持脑脊液相关疾病（如脑脊液鼻漏）的诊断与治疗研究。
基本信息
资源简介
脑脊液蛋白质分泌机制解析与生物标志物发现数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Deciphering Protein
Secretion from the Brain to Cerebrospinal
Fluid for Biomarker Discovery》。配套论文《Deciphering Protein Secretion from the Brain to Cerebrospinal Fluid for Biomarker Discovery》发表于 Journal of Proteome Research（2023），DOI：10.1021/acs.jproteome.3c00366。源站首次发布：2023-08-22。
【数据内容】
源站原始描述：Cerebrospinal fluid (CSF) is an essential matrix for the discovery of neurological disease biomarkers. However, the high dynamic range of protein concentrations in CSF hinders the detection of the least abundant protein biomarkers by untargeted mass spectrometry. It is thus beneficial to gain a deeper understanding of the secretion processes within the brain. Here, we aim to explore if and how the secretion of brain proteins to the CSF can be predicted. By combining a curated CSF proteome and th…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 1.32 MB。pr3c00366_si_003.xlsx：application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet，1.32 MB。数据集 DOI：10.1021/acs.jproteome.3c00366.s003。
【主题与分类】
源站学科分类：Biophysics、Biochemistry、Medicine、Cell Biology、Genetics、Neuroscience。主题标签：untargeted mass spectrometry、neurological disease biomarkers、machine learning model、classifier generalized well、classification model achieves、human protein atlas、secretion processes within、trained classification model、high dynamic range、curated csf proteome。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Biophysics、Biochemistry、Medicine、Cell Biology、Genetics、Neuroscience。
【获取与许可】
源站页面：https://acs.figshare.com/articles/dataset/Deciphering_Protein_Secretion_from_the_Brain_to_Cerebrospinal_Fluid_for_Biomarker_Discovery/24008901
使用许可：CC BY-NC 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/）。
规范引用：Waury, Katharina; de Wit, Renske; Verberk, Inge M. W.; Teunissen, Charlotte E.; Abeln, Sanne (2023). Deciphering Protein Secretion from the Brain to Cerebrospinal Fluid for Biomarker Discovery. ACS Publications. Dataset
下载信息
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使用方式
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数据说明
该数据集聚焦于脑脊液（CSF）中蛋白质分泌机制的研究，旨在支持神经系统疾病生物标志物的发现。数据集整合了经过整理的脑脊液蛋白质组数据与人脑高表达蛋白质图谱（Human Protein Atlas），将脑源蛋白质分类为脑脊液分泌型与非分泌型。通过结合序列特征（如亚细胞定位、信号肽和跨膜区域等），训练机器学习模型以区分两类蛋白质，并有效预测蛋白质的脑源性。模型在高置信度脑脊液蛋白质上实现了0.89的曲线下面积（AUC），并能够泛化至更广泛的脑检测蛋白质组，准确预测通过亲和蛋白质组学鉴定的新型脑脊液蛋白质。该数据集不仅有助于阐明蛋白质分泌的潜在机理，还可为生物标志物候选物的筛选提供支持，主要应用于神经蛋白质组学、生物标志物预测及脑脊液相关疾病（如脑脊液鼻漏）的研究。
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