利用蛋白质组学区分伴与不伴急性呼吸窘迫综合征的脓毒症儿童

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/pride/PXD049377

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

脓毒症和急性呼吸窘迫综合征(ARDS)均依赖不精确的临床定义，导致异质性，这也是相关试验结果为阴性的原因之一。由于循环蛋白/DNA复合物与脓毒症和ARDS相关，我们旨在开发一种DNA结合蛋白的蛋白质组学特征，以区分伴有和不伴有ARDS的脓毒症患儿。我们在12例伴有ARDS的脓毒症患儿与12例不伴有ARDS的脓毒症患儿中开展了一项前瞻性病例对照研究，按年龄、疾病严重程度评分和感染来源进行匹配。我们对入住重症监护室≤24小时内采集的血浆进行了免疫共沉淀和下游蛋白质组学分析。生成表达谱后，对差异表达蛋白使用随机森林分类器，以开发能够判别ARDS的特征。该分类器在6份独立盲法样本中进行了测试。中性粒细胞和核小体蛋白在ARDS中过度表达，包括两种S100A蛋白、超氧化物歧化酶(SOD)和三种组蛋白。随机森林产生了一个10蛋白特征，能够准确区分伴有和不伴有ARDS的脓毒症患儿。

该分类器完美地将六个独立的盲法样本判定为患有或未患有ARDS。我们验证了最具信息量的判别蛋白——半乳糖凝集素-3结合蛋白在ARDS患儿中表达更高。我们的方法适用于从血浆中分离DNA结合蛋白。我们的结果支持ARDS分子定义的前提，并初步揭示了为何部分脓毒症患儿会发展为ARDS，而其他患儿则不会。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。