甲状腺眼病泪液蛋白质组
甲状腺眼病泪液蛋白质组是公开可访问数据集，包含TED治疗前后泪液蛋白质组和对照样本等表格数据，围绕甲状腺眼病相关临床表现、影像、信号或组学信息，适合用于分类、模型训练、外部验证和疾病机制探索。
基本信息
资源简介
甲状腺眼病泪液蛋白质组
【一句话概览】
甲状腺眼病（TED）是一种复杂的自身免疫性疾病，常导致毁容和视力威胁。治疗范式已从传统免疫抑制疗法转向靶向生物制剂，如替妥木单抗（TMB；抗IGF-1R），该药已被证明可改善TED患者的眼球突出、复视和炎症体征。对于替妥木单抗反应有限的患者，开发新药物靶点或重新定位已批准药物可带来有效的替代选择。为识别TED新药物靶点，研究者采用非侵入性检测方法量化活体患者中的蛋白质表达，使用Schirmer试纸从两组采集泪液样本：无眼表疾病的对照组（n=30）和接受TMB治疗前后的TED患者（n=22），并从试纸中提取蛋白质进行蛋白质组学分析（来源 ProteomeXchange）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Proteomic analysis of the thryoid eye disease tear film》。
【数据内容】
源站原始描述：Thyroid eye disease (TED) is a complex autoimmune disease that is often disfiguring and sight threatening. Recent advances have shifted the treatment paradigm from traditional immunosuppressive therapies such as corticosteroids to targeted biologic agents, such as teprotumumab (TMB; anti-IGF-1R) which has been demonstrated to improve proptosis, diplopia, and inflammatory signs in TED patients. In patients with limited response to teprotumumab, developing new drug targets or repositioning already…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：甲状腺眼病（TED）是一种复杂的自身免疫性疾病，常导致毁容并威胁视力。近年来的进展已将治疗模式从传统的免疫抑制疗法（如皮质类固醇）转向靶向生物制剂，例如替妥木单抗（TMB；抗IGF-1R），已被证明可改善TED患者的眼球突出、复视和炎症体征。对于替妥木单抗反应有限的患者，开发新药物靶点或重新定位已获批药物可带来有效的替代选择。为确定TED的新药物靶点，我们采用非侵入性检测方法对活体患者的蛋白质表达进行了定量。使用Schirmer试纸从两组中收集泪液样本：无眼表疾病的对照组患者（n = 30）和接受TMB治疗前后的TED患者（n = 22）。从Schirmer试纸中提取蛋白质并进行蛋白质组学分析。
【数据结构与技术规格】
文件数 60 个。
【主题与分类】
主题标签：Homo sapiens (Human)。
【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://proteomecentral.proteomexchange.org/dataset/PXD066511
规范引用：10.6019/PXD066511
下载信息
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暂未开放公开下载
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使用方式
数据集获取
源站：https://proteomecentral.proteomexchange.org/?pxid=PXD066511
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
甲状腺眼病泪液蛋白质组包含TED治疗前后泪液蛋白质组和对照样本等表格数据，可用于甲状腺眼病相关分类、诊断建模、分型或外部验证。
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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