圆锥角膜、激光视力矫正后角膜扩张及透明边缘变性血清蛋白质组图谱
该数据集来自 Jaskiewicz-Rajewicz 等人的研究,包含圆锥角膜(KTCN)、激光视力矫正后角膜扩张(PLVC)、透明边缘变性(PMD)患者及对照组的血清蛋白质组图谱

基本信息
资源简介
圆锥角膜、激光视力矫正后角膜扩张及透明边缘变性血清蛋白质组图谱
Serum proteomic profiles in keratoconus, post-laser vision correction ectasia, and pellucid marginal degeneration
该数据集来自 Jaskiewicz-Rajewicz 等人的研究,包含圆锥角膜(KTCN)、激光视力矫正后角膜扩张(PLVC)、透明边缘变性(PMD)患者及对照组的血清蛋白质组图谱。样本经串联基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱(MALDI-TOF/TOF MS/MS)分析,并记录了过敏/特应性/哮喘、揉眼强度等临床与环境变量以及 K1、K2、Kmax、TCT、前后表面高度等眼科参数,可用于主成分分析(PCA)和加权基因共表达分析等,以探索三类角膜扩张疾病的共性与差异特征(来源 DOI 解析)。
【数据集背景】
源站首次发布:2026。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集伴随 Jaskiewicz-Rajewicz 等人提交至 Investigative Ophthalmology & Visual Science (IOVS) 的稿件《Common and distinct features in serum proteomic profiles in keratoconus, post-laser vision correction ectasia, and pellucid marginal degeneration》。本研究中,使用串联基质辅助激光解吸电离飞行时间/飞行时间质谱(MALDI-TOF/TOF MS/MS)对 93 例圆锥角膜(KTCN)患者、10 例激光视力矫正后(PLVC)角膜扩张患者、4 例透明边缘变性(PMD)患者和 44 例对照的血清样本进行了分析。临床和环境变量(如过敏/特应性/哮喘、揉眼强度)以及眼科参数(K1、K2、Kmax、TCT、前/后表面高度)在主成分分析(PCA)、加权基因共表达
【主题与分类】
主题标签:Mass Spectrometry、Proteomics、Corneal Ectatic Disease。本站分类:呼吸系统疾病/哮喘。
【获取与许可】
源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/yzsktrxh6y/1
下载信息
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数据集获取
源站:https://doi.org/10.17632/yzsktrxh6y.1
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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:
数据集大小约 2.3 MB。
数据说明
本数据集随Jaskiewicz-Rajewicz等人提交至《Investigative Ophthalmology & Visual Science》(IOVS)的手稿《圆锥角膜、激光视力矫正后角膜扩张及透明边缘变性血清蛋白质组谱的共有与独特特征》一同发布。本研究采用串联基质辅助激光解吸/电离飞行时间/飞行时间质谱(MALDI-TOF/TOF MS/MS)对93例圆锥角膜(KTCN)患者、10例激光视力矫正后(PLVC)角膜扩张患者、4例透明边缘变性(PMD)患者及44例对照者的血清样本进行了分析。临床与环境变量(如过敏/特应性/哮喘、揉眼强度)连同眼科参数(K1、K2、Kmax、TCT、前/后表面高度)均在主成分分析(PCA)、加权基因共表达网络分析(WGCNA)、Mann–Whitney特征检验、线性建模、Spearman相关及其他分析中进行了评估。数据于2025年12月10日处理。Mendeley补充表1。
包含样本元数据的表格,包括样本ID(简写)、对应的患者ID、研究亚组、性别和年龄。Mendeley补充表2。包含在分析点中检测到的未处理m/z峰强度值的表格,按对应的样本ID(简写)索引。
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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