天疱疮自身抗体蛋白质组学分析
该数据集包含天疱疮患者与正常对照者的血清样本，通过蛋白质微阵列技术检测了701种人类蛋白的自身抗体反应，数据模态为蛋白质组学检测结果与临床血清样本信息；其主要用途是识别天疱疮的新型自身免疫靶点、分析抗体谱特征，并探索这些抗体作为疾病特异性生物标志物的潜力，以促进对天疱疮病理机制的理解和精准诊断方法的发展。
基本信息
资源简介
天疱疮自身抗体蛋白质组学分析
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Pemphigus Vulgaris Autoantibody Profiling by Proteomic Technique》。配套论文《Pemphigus Vulgaris Autoantibody Profiling by Proteomic Technique》发表于 PLoS ONE（2013），DOI：10.1371/journal.pone.0057587。源站首次发布：2013-03-08。
【数据内容】
源站原始描述：Pemphigus vulgaris (PV) is a mucocutaneous blistering disease characterized by IgG autoantibodies against the stratified squamous epithelium. Current understanding of PV pathophysiology does not explain the mechanism of acantholysis in patients lacking desmoglein antibodies, which justifies a search for novel targets of pemphigus autoimmunity. We tested 264 pemphigus and 138 normal control sera on the multiplexed protein array platform containing 701 human genes encompassing many known keratinoc…
【数据结构与技术规格】
文件数 2 个，合计 271.10 KB。Table_S1.pdf：application/pdf，186.22 KB。Table_S2.pdf：application/pdf，84.88 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0057587。
【主题与分类】
源站学科分类：Physiology、Biochemistry、Immunology。主题标签：pemphigus、vulgaris、autoantibody、profiling、proteomic、technique。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Physiology、Biochemistry、Immunology。
【获取与许可】
源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Pemphigus_Vulgaris_Autoantibody_Profiling_by_Proteomic_Technique__/646235
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Kalantari-Dehaghi, Mina; J. Anhalt, Grant; J. Camilleri, Michael; I. Chernyavsky, Alex; Chun, Sookhee; Felgner, Philip L.; et al. (2016). Pemphigus Vulgaris Autoantibody Profiling by Proteomic Technique. PLOS ONE. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-05-30，引用时请注意版本时效。
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
按页面 Download 按钮获取。
数据说明
该数据集是针对天疱疮（Pemphigus Vulgaris，PV）的自身抗体谱分析数据集，通过蛋白质微阵列技术对患者血清进行高通量检测。数据集包含264例天疱疮患者和138例正常对照者的血清样本，在包含701个人类基因编码蛋白的平台上进行测试，重点检测角质形成细胞表面分子及已知自身免疫相关蛋白家族。研究识别了患者血清中常见的自身抗体靶点，如DSC1、DSC3、ATP2C1、PKP3、CHRM3等，并进一步通过患者与对照组的频率比筛选出高特异性抗原（如CD33、GP1BA、CHRND等）。该数据集为探索天疱疮的新型自身免疫靶点、理解疾病异质性及开发特异性诊断生物标志物提供了重要数据支持，主要应用于自身免疫疾病机制研究、生物标志物发现及精准医疗方向。
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