时序新合成蛋白质组学数据集
Set 1 包含未感染、H37Ra 感染和 H37Rv 感染的样本,而 Set 2 包含未感染、JAL2287 感染和 BND433 感染的样本

基本信息
资源简介
时序新合成蛋白质组学数据集
Set 1 包含未感染、H37Ra 感染和 H37Rv 感染的样本,而 Set 2 包含未感染、JAL2287 感染和 BND433 感染的样本
Temporal Newly Synthesized Proteomics
【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):Set 1 包含未感染、H37Ra 感染和 H37Rv 感染的样本,而 Set 2 包含未感染、JAL2287 感染和 BND433 感染的样本。人 THP-1 单核细胞(ATCC TFB-202)通过在含佛波醇 12-肉豆蔻酸酯 13-乙酸酯(PMA)的 RPMI-1640 培养基(Gibco,Thermo Fisher Scientific India Pvt. Ltd.)中,于 37 摄氏度、湿润的 5% CO2 培养箱内孵育 48 小时,分化为巨噬细胞样细胞。感染前使用台盼蓝排斥法评估细胞活力。该研究旨在表征感染四种结核分枝杆菌菌株后宿主细胞蛋白质组的定性和定量变化,包括两种实验室菌株(H37Ra 和 H37Rv)和两种临床分离株(BND433 和 JAL2287)。每个实验条件将大约 25-30 × 10^6 个分化 THP-1 细胞接种到 T-175 培养瓶中。两个独立
【主题与分类】
主题标签:肺结核、呼吸系统疾病、蛋白质组学、结核分枝杆菌、THP-1细胞、宿主细胞蛋白。本站分类:呼吸系统疾病/肺结核。
【获取与许可】
源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.23210254
使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。
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://doi.org/10.5281/zenodo.23210254
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
第1组包含未感染、H37Ra感染和H37Rv感染的样本,而第2组则包含未感染、JAL2287感染和BND433感染的样本。人THP-1单核细胞(ATCC # TFB-202)通过在与佛波醇12-肉豆蔻酸酯13-乙酸酯(PMA)共孵育下,在RPMI-1640培养基(Gibco,Thermo Fisher Scientific India Pvt. Ltd.)中,于37摄氏度、含5% CO2的湿润培养箱内培养48小时,分化为巨噬细胞样细胞。感染前,采用台盼蓝排斥法评估细胞活力。该研究旨在表征感染四种结核分枝杆菌菌株后宿主细胞蛋白质组的定性和定量变化,这四种菌株包括两种实验室菌株(H37Ra和H37Rv)和两种临床分离株(BND433和JAL2287)。每个实验条件大约接种25-30 × 10^6个分化的THP-1细胞于T-175培养瓶中。针对每种感染条件(未感染和感染)以及十二个感染后时间点(6、10、14、18、22、26、30、34、38、42、46和50小时)各制备了两个独立的生物学重复。
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。




