Data Loading Tutorial
This is a tutorial on loading of example proteomics datasets.
Various omics datasets can be loaded with xo.load_dataset:
import xomics as xo
df_datasets = xo.load_dataset()
df_datasets
| Dataset | Data Type | Description | Condition | Quantification | Reference | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | PROT_DEMYELINATION | Proteomic | Demylination recovery experiment in mouse | 4 timepoints in days [‘d00’, ‘d04’, ‘d10’, ‘d14’] | LFQ | Penktert21 |
| 1 | LIPID_DEMYELINATION | Lipidomics | Demylination recovery experiment in mouse | 4 timepoints in days [‘d00’, ‘d04’, ‘d10’, ‘d14’] | Standard | Penktert21 |
df_lfq = xo.load_dataset(name="LIPID_DEMYLINATION")
df_lfq.head(5)
| timepoint | sample | ce_15:0;0 | ce_16:0;0 | ce_16:1;0 | ce_18:0;0 | ce_18:1;0 | ce_20:3;0 | ce_20:4;0 | ce_21:0;0 | ... | ps_16:1;0_22:5;0 | ps_18:2;0_20:4;0 | ps_16:1;0_22:6;0 | ps_18:0;0_21:0;0 | ps_17:0;0_22:1;0 | ps_17:1;0_22:0;0 | ps_18:0;0_21:1;0 | ps_18:1;0_21:0;0 | ps_19:0;0_20:1;0 | ps_17:1;0_22:1;0 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 0dpi | 0dpi-2 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | 10.104308 | NaN | NaN | NaN | NaN | 3.241316 | NaN | NaN |
| 1 | 0dpi | 0dpi-3 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | 0.054706 | NaN | 0.864512 | 0.465531 | NaN |
| 2 | 0dpi | 0dpi-4 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | 5.341029 | NaN | NaN | NaN | 1.135322 | 0.576992 | NaN |
| 3 | 0dpi | 0dpi-5 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | 8.250989 | 0.12316 | NaN | NaN | 1.687771 | 0.788158 | 0.070025 |
| 4 | 3dpi | 3dpi-1 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | 0.809395 | NaN | NaN | NaN | NaN | 0.046467 | NaN | 0.689641 | 0.286349 | NaN |
5 rows × 1024 columns