PXD000312:汞独特改变B细胞蛋白磷酸化谱

该数据集来自ebi.ac.uk,主题为化学诱发性障碍/其他,研究汞对B细胞蛋白磷酸化谱的影响。Tandem搜索结果分析。可用于磷酸化蛋白质组学及汞毒性机制研究(来源 ebi.ac.uk)

pride
2013-12-10 更新
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蛋白质PhosphoproteinB-cellMercuryPhosphoylationPervanadateHg
PXD000312: Mercury Uniquely Alters B-Cell Protein Phosphorylation Profiles

基本信息

模态
蛋白质
创建/更新时间
2013-12-10

资源简介

PXD000312:汞独特改变B细胞蛋白磷酸化谱

该数据集来自ebi.ac.uk,主题为化学诱发性障碍/其他,研究汞对B细胞蛋白磷酸化谱的影响。实验用HgCl2(100 uM或250 uM)、okadaic acid(100 nM)或pervanadate(25 uM)处理WEHI-231细胞10分钟,经TiO2亲和色谱富集磷酸肽,LC-MS/MS在Thermo LTQ质谱仪上分析,数据用Scaffold中peptide prophet算法结合Mascot和X!Tandem搜索结果分析。可用于磷酸化蛋白质组学及汞毒性机制研究(来源 ebi.ac.uk)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):为了检验HgCl2在B细胞中作为磷酸酪氨酸磷酸酶抑制剂的假设,我们用100 uM或250 uM的HgCl2、100 nM的okadaic acid或25 uM的pervanadate处理WEHI-231细胞系10分钟,并通过TiO2亲和色谱和LC-MS/MS分析磷酸化蛋白质组。WEHI-231细胞提取物经胰蛋白酶消化,使用TiO2亲和色谱分离磷酸肽。洗脱物干燥后重悬于反相HPLC上样缓冲液中,用于纳流HPLC、电喷雾电离和在Thermo LTQ质谱仪上分析。数据使用Scaffold中的peptide prophet算法分析,以Mascot和X!Tandem搜索结果作为输入。串联质谱图由Proteome Discoverer(ThermoFisher Scientific)版本1.4.0.288提取。未进行电荷状态去卷积和去同位素化。所有MS/MS数据使用Mascot(

【主题与分类】

主题标签:Phosphoprotein、B-cell、Mercury、Phosphoylation、Pervanadate、Hg。本站分类:化学诱发性障碍/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD000312

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

为验证HgCl2在B细胞中作为磷酸酪氨酸磷酸酶抑制剂的假设,我们用100 uM或250 uM的HgCl2、100 nM的冈田酸或25 uM的过钒酸盐处理WEHI-231细胞系10分钟,并通过TiO2亲和层析和LC-MS/MS分析磷酸化蛋白质组。WEHI-231细胞提取物经胰蛋白酶消化,使用TiO2亲和层析分离磷酸肽。洗脱液干燥后重悬于反相HPLC上样缓冲液中,用于纳流HPLC、电喷雾电离及在Thermo LTQ质谱仪上的分析。数据通过Scaffold中的肽段预言算法分析,以Mascot和X!Tandem搜索结果作为输入。串联质谱图由Proteome Discoverer(ThermoFisher Scientific)版本1.4.0.288提取。未进行电荷状态去卷积和去同位素处理。所有MS/MS数据使用Mascot(Matrix Science,伦敦,英国,版本2.4.0)和X!Tandem(The GPM,thegpm.org;版本CYCLONE (2010.12.01.1))分析。Mascot和X!Tandem均设置为搜索SwissProt数据库2013_04版本(选择小鼠,16611条目),假定消化酶为胰蛋白酶。

谱图搜索采用碎片离子质量容差0.70 Da和母离子质量容差3.5 Da。半胱氨酸的碘乙酰胺衍生物被指定为固定修饰。甲硫氨酸氧化、N端乙酰化以及丝氨酸、苏氨酸和酪氨酸磷酸化被指定为可变修饰。

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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