PXD000354:大鼠心脏线粒体蛋白质组与磷酸化蛋白质组

该数据集来自ebi.ac.uk,主题为大鼠心脏线粒体蛋白质组与磷酸化蛋白质组。实验将雌性Sprague-Dawley大鼠随机分为运动组(Ex)和久坐组(Cont),运动组经连续两周跑台适应后维持每周5天、每天60分钟、20 m/min、0%坡度的方案至54周结束

pride
2014-02-14 更新
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蛋白质分类Lc-msmsMithocondriaPhosphoproteomeRatFaspCardiac muscle
PXD000354: Rat cardiac mitochondrial proteome and phosphoproteome

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
分类
创建/更新时间
2014-02-14

资源简介

PXD000354:大鼠心脏线粒体蛋白质组与磷酸化蛋白质组

该数据集来自ebi.ac.uk,主题为大鼠心脏线粒体蛋白质组与磷酸化蛋白质组。实验将雌性Sprague-Dawley大鼠随机分为运动组(Ex)和久坐组(Cont),运动组经连续两周跑台适应后维持每周5天、每天60分钟、20 m/min、0%坡度的方案至54周结束。从10只动物(每组5只)中采用差速离心法分离线粒体,蛋白提取物经二硫苏糖醇还原、碘乙酰胺烷基化,并用FASP流程进行胰蛋白酶消化,样本经SDS、DTT、HEPES及尿素溶液处理后进行LC-MS/MS分析。该数据可用于研究长期运动对心脏线粒体蛋白表达与磷酸化修饰的影响(来源 ebi.ac.uk)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):雌性Sprague-Dawley大鼠被随机分为两组:i)运动组(Ex组)和ii)久坐组(Cont组)。Ex组动物连续两周进行跑台运动适应,跑步时间逐渐增加至每天60分钟、20 m/min、0%坡度、每周5天。该运动方案保持恒定直至54周结束。使用常规差速离心方法从10只动物(5只Ex组和5只Cont组)中分离线粒体。线粒体蛋白提取物用二硫苏糖醇还原,用碘乙酰胺烷基化,并使用FASP流程(18)用胰蛋白酶消化。简言之,每个样品在4% SDS、0.1 M DTT、0.1 M HEPES中溶解,并在60°C孵育30分钟。然后,样品与0.2 mL的8 M尿素、0.1 M HEPES、pH 8.5溶液(UH溶液)混合,加载到

【主题与分类】

主题标签:Lc-msms、Mithocondria、Phosphoproteome、Rat、Fasp、Cardiac muscle。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD000354

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数据说明

雌性Sprague-Dawley大鼠被随机分为两组:i)训练组(Ex组)和ii)久坐组(Cont组)。Ex组动物连续两周适应跑台运动,期间逐渐增加跑步时间直至每天60分钟,速度20米/分钟,坡度0%,每周5天。该运动方案保持不变,直至54周结束。采用常规差速离心法从10只动物(Ex组5只,Cont组5只)中分离线粒体。线粒体蛋白提取物经二硫苏糖醇还原、碘乙酰胺烷基化,并采用FASP法(18)用胰蛋白酶消化。简言之,每份样品溶于4% SDS、0.1 M DTT、0.1 M HEPES中,60°C孵育30分钟。随后,样品与0.2 mL 8 M尿素、0.1 M HEPES、pH 8.5溶液(UH溶液)混合,加载至过滤装置(3k Microcon,Millipore),14,000 g离心20分钟,并用UH溶液洗涤两次。离心后,浓缩物在UH溶液中用50 mM碘乙酰胺烷基化(避光,25°C,20分钟),并用UH溶液洗涤两次。

浓缩液用0.1 mL 50 mM碳酸氢铵(ABC)稀释,并加入2 μg溶于30 μL 50 mM ABC的胰蛋白酶,于37°C消化过夜。通过离心收集所得胰蛋白酶肽,滤膜用50 μL 50 mM ABC洗涤两次。洗脱的肽段用10 μL甲酸酸化,并在自制的Empore C18柱(3M,美国明尼苏达州圣保罗)(参考文献)上纯化,以备后续磷酸化富集和/或LC-MS/MS分析。将干燥的蛋白质消化物溶于10 μL(3%乙腈,0.1%三氟乙酸)中,用上样缓冲液(1 M乙醇酸,5%三氟乙酸,80%乙腈)按1:5稀释,磷酸肽按先前所述(19)在TiO2珠上富集。简言之,将5 mg“Titansphere TiO2 5 μm”悬浮于100 μL 100%乙腈中,固定于移液管柱中并洗涤

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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