急性下背痛发作期性别差异的血清蛋白质组分析
该数据集来自 search.dataone.org,主题为急性下背痛发作期间的性别差异血清蛋白质组分析。研究纳入 59 名男性和女性参与者,采集急性期血清,采用质谱进行蛋白质组全分析,共鉴定出 216 种蛋白质,并比较三个月时下背痛已缓解者与慢性或复发性下背痛者之间的差异蛋白表达

基本信息
资源简介
急性下背痛发作期性别差异的血清蛋白质组分析
Serum proteomic analysis of sex differences during an acute low back pain episode
该数据集来自 search.dataone.org,主题为急性下背痛发作期间的性别差异血清蛋白质组分析。研究纳入 59 名男性和女性参与者,采集急性期血清,采用质谱进行蛋白质组全分析,共鉴定出 216 种蛋白质,并比较三个月时下背痛已缓解者与慢性或复发性下背痛者之间的差异蛋白表达。多变量分析识别出急性期 21 种血清蛋白可正确分类 93% 的男性,23 种血清蛋白可正确分类 90% 的女性。数据可用于探索急性下背痛向慢性化转变的分子过程及性别差异(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):越来越多的证据表明,疼痛和损伤涉及的生物学过程与系统超出神经系统范围。驱动急性下背痛(LBP)向慢性转变的分子过程仍知之甚少。在此,我们探索了男性和女性参与者在急性LBP发作期间的血清蛋白质组谱(N=59)。比较了三个月时LBP已缓解的参与者与三个月时患有慢性或复发性LBP的参与者在急性期的差异蛋白表达。使用质谱进行的蛋白质组全分析 confident 鉴定了216种蛋白质。通过检查倍数变化,蛋白质丰度变化的性别差异显而易见。多变量数据分析在急性发作期识别出21种血清蛋白,可正确分类93%的男性,以及23种血清蛋白,可正确分类90%的女性。
【主题与分类】
主题标签:Lower back pain、Proteomics、sex differences。本站分类:损伤、中毒及外因。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A1dd447057aa88c8d61a16a3efedb6dc69e5ed7c154b5248236f994b95a65f300
使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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- OpenDataLab:
数据说明
越来越多的证据表明,疼痛和损伤所涉及的生物学过程与系统超出了神经系统的范畴。驱动急性向慢性下背痛(LBP)转变的分子过程仍知之甚少。在此,我们探索了男性和女性参与者在急性LBP发作期间(N=59)的血清蛋白质组谱。我们比较了急性LBP阶段中,三个月时LBP已缓解的参与者与三个月时患有慢性或复发性LBP的参与者之间的差异蛋白表达。使用质谱法进行的全蛋白质组分析确认了216种蛋白质。通过观察倍数变化,蛋白质丰度变化中的性别差异显而易见。多变量数据分析确定了急性发作期间的21种血清蛋白,这些蛋白正确分类了93%的男性,以及23种血清蛋白正确分类了90%在三个月时仍有持续LBP的女性。急性LBP期间大多数差异表达的蛋白质为……样本制备:在基线评估时,通过肘正中静脉穿刺将外周静脉血抽取至血清管(BD,SST II Advance)中。
样本在室温下凝固30分钟后,通过离心(2500 rpm,15分钟)分离。将样本分装为50 μL等份,并立即储存于-80°C。解冻后,所有59名参与者的去标识化血清通过以下方法制备:将3 μL血清(57 μg μL⁻¹ ± 7 μg)在50 μL含50 mM AMBIC、2 M尿素、10 mM DTT的pH 8溶液中,于25°C下使用胰蛋白酶以1:100的酶与蛋白比例消化16小时。通过酸化终止消化。血清肽段根据制造商方案(PolyLC Inc,美国马里兰州)采用疏水相互作用色谱(HILIC)进行分级分离,附加参数为递减溶剂以逐步释放亲水性递增的肽段。制备了五个溶剂递减的级分(未结合级分、25%、50%、70%和100%的序列溶剂萃取
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
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