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创建/更新时间

2013-06-25

资源简介

PXD000045：缺氧/复氧时间过程中培养的结核分枝杆菌的LC-MS/MS

PXD000045 数据集收录了结核分枝杆菌（Mycobacterium tuberculosis）在缺氧饥饿与复氧时间过程中采集的样本，并对其进行了液相色谱-串联质谱（LC-MS/MS）分析。样本经尿素溶解、胰蛋白酶消化、C18 96 孔板脱盐后上机检测。该数据集来源于 ebi.ac.uk，在站内归入呼吸系统疾病 / 肺结核分类，主题涉及 LC-MS/MS、结核分枝杆菌与缺氧条件，可用于观察该菌在氧供应变化下的蛋白质水平变化。以下从背景、内容、来源、适用场景、使用方法、质量与限制、引用与许可等方面进行介绍。

【数据集背景】

结核分枝杆菌是肺结核的病原体，其在宿主病灶内常面临氧供应不足的环境。该数据集围绕缺氧饥饿与复氧这一时间过程设计样本采集，旨在通过质谱手段记录细菌在氧胁迫及恢复供氧条件下的蛋白表达状况。数据集在站内被归入呼吸系统疾病 / 肺结核分类，主题标签包括 LC-MS/MS、Mycobacterium tuberculosis、Hypoxia，以及以 NEWT 本体标注的结核分枝杆菌条目（NEWT:1773）。这些信息表明该数据集服务于结核分枝杆菌在低氧相关生理状态下的研究。

【数据内容】

数据集的核心内容是结核分枝杆菌培养样本的 LC-MS/MS 分析结果。样本覆盖缺氧饥饿与复氧的时间过程，即在不同时间点采集细菌样本。样本前处理包括尿素溶解、胰蛋白酶消化和 C18 96 孔板脱盐，随后进行 LC-MS/MS 检测。主题标签中除 LC-MS/MS、Hypoxia 和菌种名称外，还包含以 MS 本体标注的条目，说明数据与质谱实验相关。源站未提供具体的蛋白鉴定数量、肽段数量、样本时间点数目等细节。

【采集与来源】

该数据集来源于 ebi.ac.uk。样本为培养的结核分枝杆菌，在氧饥饿与复氧过程中采集。采集后的样本以尿素溶解，经胰蛋白酶消化，再用 C18 96 孔板脱盐，之后进入 LC-MS/MS 分析流程。上述流程信息来自源站描述，未提及培养温度、培养基成分、缺氧持续时间、复氧时长等具体实验参数。

【适用场景】

该数据集适用于研究结核分枝杆菌在缺氧及复氧条件下的蛋白质组变化，可用于比较不同氧供应状态下的蛋白表达差异，也可作为结核分枝杆菌低氧适应相关研究的参考数据。由于数据归入呼吸系统疾病 / 肺结核分类，亦可服务于肺结核致病机制与宿主内低氧环境适应性的探索性分析。源站未提供该数据集在其他具体研究中的使用记录。

【使用方法】

使用者可依据数据集中的 LC-MS/MS 分析结果，结合样本所处的缺氧或复氧时间点，开展蛋白鉴定与定量层面的比较分析。分析时需注意样本经过尿素溶解、胰蛋白酶消化与 C18 脱盐处理，这些前处理步骤会影响可检测肽段的范围。源站未提供具体的搜索参数、数据库版本、定量方法或分析软件信息，使用前需自行确认数据处理流程。

【质量与限制】

源站未提供该数据集的质量评估信息，包括但不限于质谱仪型号、分辨率、重复次数、缺失值比例及对照设置。数据集仅覆盖缺氧与复氧时间过程的培养样本，未提及是否包含常氧对照。由于缺乏上述细节，使用者在解释蛋白鉴定与定量结果时需谨慎，并应结合源站原始记录核实实验条件。

【引用与许可】

源站未提供该数据集的引用方式与许可信息。使用者在引用或再利用该数据集前，应访问 ebi.ac.uk 对应条目查询最新的引用要求与使用条款。

原始链接

https://ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD000045

访问原始数据

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使用方式

数据集获取

源站：https://ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD000045

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。

数据说明

结核分枝杆菌样品在缺氧和复氧期间采集。样品用尿素溶解，经胰蛋白酶消化，然后在LC-MS/MS分析前用C18 96孔板脱盐。

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