去泛素化酶USP5防止心肌细胞中蛋白聚集体积累

该数据集来自 search.dataone.org,聚焦循环系统疾病中的心力衰竭,主题为去泛素化酶 USP5 在心肌细胞蛋白质量控制中的作用

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蛋白质分类Heartprotein quality controlUSP5dilative cardiomyopathy
The deubiquitinase USP5 prevents accumulation of protein aggregates in cardiomyocytes

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

去泛素化酶USP5防止心肌细胞中蛋白聚集体积累

The deubiquitinase USP5 prevents accumulation of protein aggregates in cardiomyocytes

该数据集来自 search.dataone.org,聚焦循环系统疾病中的心力衰竭,主题为去泛素化酶 USP5 在心肌细胞蛋白质量控制中的作用。源站描述显示,USP5 缺失会导致多聚泛素链与蛋白聚集体积累、心脏重构并最终引发扩张型心肌病;USP5 与 PSMD14 等蛋白稳态机制组分互作,其缺失增强泛素-蛋白酶体系统活性与自噬流,而心脏特异性过表达 hUSP5 可减轻压力超负荷小鼠心脏的病理性重构,并减少 titinopathy 与 desminopathy 模型中的蛋白聚集体形成。数据可用于研究心力衰竭相关蛋白稳态机制(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):蛋白质稳态对于维持心肌细胞(CM)功能至关重要。蛋白质稳态的破坏会导致蛋白聚集体积累,从而引发肥厚、扩张型心肌病(DCM)和心力衰竭等心脏病理。在此,我们将泛素特异性肽酶5(USP5)确定为CM中蛋白质质量控制(PQC)的关键决定因素。CM特异性缺失mUsp5会导致多聚泛素链和蛋白聚集体积累、心脏重构,并最终导致DCM。USP5与蛋白质稳态机制的关键组分相互作用,包括PSMD14,并且USP5的缺失会增加CM中泛素-蛋白酶体系统的活性和自噬流。心脏特异性hUSP5过表达可减轻压力超负荷小鼠心脏的病理性重构,并减弱titinopathy和desminopathy模型中的蛋白聚集体形成。由于CM fro

【主题与分类】

主题标签:Heart、protein quality control、USP5、dilative cardiomyopathy。本站分类:循环系统疾病/心力衰竭。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Ac716082aa73d20329f0e447eb8e4c2c0001b105e683534b1d7a6b8a50d82bbaf

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

蛋白质稳态对于维持心肌细胞(CM)功能至关重要。蛋白质稳态的破坏会导致蛋白质聚集体积累,从而引发心脏病变,如心肌肥厚、扩张型心肌病(DCM)和心力衰竭。在此,我们确定泛素特异性肽酶5(USP5)是CM中蛋白质质量控制(PQC)的关键决定因素。CM特异性缺失mUsp5会导致多聚泛素链和蛋白质聚集体的积累、心脏重构,并最终导致DCM。USP5与蛋白质稳态机制的关键组分相互作用,包括PSMD14,而USP5的缺失会增加CM中泛素-蛋白酶体系统的活性和自噬流。心脏特异性过表达hUSP5可减轻压力超负荷小鼠心脏的病理性重构,并减弱肌联蛋白病和结蛋白病模型中的蛋白质聚集体形成。

由于终末期扩张型心肌病(DCM)患者的CM中USP5水平较低,并表现出泛素化蛋白的积累……,# 数据来源:去泛素化酶USP5可防止心肌细胞中蛋白质聚集物的积累 https://doi.org/10.5061/dryad.1c59zw462 ## 数据与文件结构说明 Excel文件包含用于手稿《去泛素化酶USP5可防止心肌细胞中蛋白质聚集物的积累》主图和补充图中统计分析和图表生成的原始数据。生成这些数据的方法在手稿中已有描述。Excel工作表中的每个标签页对应相应图表中的单个面板。 ### 文件与变量 #### 文件:Eibach_et_al._R1_Source_Data_Main_Figures.xlsx 描述: 主手稿中不同图表各面板的原始数据。 主图源数据 主图数据汇总在一个Excel文件中,不同数据集分别位于不同的标签页。图1D:此标签页包含浓度……

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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