基于IonStar的大规模临床血清样本高质量稳健蛋白质定量数据集
该数据集来自omicsdi.org，对应一项基于IonStar的MS1定量蛋白质组学流程研究，用于在大型样本队列中实现高重复性与稳健的蛋白质定量
基本信息
资源简介
基于IonStar的大规模临床血清样本高质量稳健蛋白质定量数据集
该数据集来自omicsdi.org，对应一项基于IonStar的MS1定量蛋白质组学流程研究，用于在大型样本队列中实现高重复性与稳健的蛋白质定量。研究采集了60名中度急性呼吸窘迫综合征（ARDS）人类受试者的血清样本进行蛋白质组学分析，旨在应对同位素标记方法的批次效应以及无标记方法中低丰度蛋白因缺失数据峰而难以可靠测量的问题。数据覆盖大规模临床血清样本的定量蛋白质组学分析，可用于评估和验证IonStar在临床队列中的定量性能，并支持呼吸系统疾病相关的蛋白质组学研究（来源 omicsdi.org）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：对大型样本队列进行稳健、可靠的定量通常是开展有意义的临床或药物蛋白质组学研究的关键，但在技术上具有挑战性。在分析非常大量的样本时，同位素标记方法可能受到显著的批次效应影响；即使采用无标记方法，也明显存在低丰度蛋白因缺失数据峰而无法可靠测量的问题。基于MS1的定量蛋白质组学流程IonStar正是为应对这些挑战而设计。为证明IonStar在大型样本队列中实现高度可重复且稳健的蛋白质组学定量的能力，我们将IonStar应用于从60名中度急性呼吸窘迫综合征（ARDS）人类受试者采集的血清样本的蛋白质组学研究。
【主题与分类】
主题标签：Large-cohort clinical study、quantitative proteomics、ionstar、liquid chromatography-mass spectrometry、high-resolution mass spectrometry。本站分类：呼吸系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://omicsdi.org/dataset/pride/PXD036822
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。
免登录有偿下载
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://omicsdi.org/dataset/pride/PXD036822
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
对大规模样本队列进行稳健、可靠的定量分析，往往是开展有意义的临床或药物蛋白质组学研究的关键，但这在技术上具有挑战性。在分析极大量样本时，同位素标记方法可能会受到显著的批次效应影响；即便采用非标记方法，也明显存在低丰度蛋白因数据峰缺失而无法可靠定量的问题。基于MS1的定量蛋白质组学流程IonStar正是为解决这些挑战而设计的。为证明IonStar能够在大型样本队列中实现高度可重复且稳健的蛋白质组学定量，我们将IonStar应用于60名中度急性呼吸窘迫综合征（ARDS）人类受试者血清样本的蛋白质组学研究。
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。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
