乙酰-CoA转运体缺陷脑脊液中乙酰化氨基酸异常浓度数据集

具体而言,它包含文章中 Figure 1 所示 N-乙酰化氨基酸分析所依据的数据。摘要:乙酰-CoA转运体1(AT-1)是一种跨膜蛋白,调控乙酰-CoA从胞质向内质网腔的流入,因此对众多蛋白质的翻译后修饰具有重要作用

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基因组回归乙酰-CoA转运体缺陷脑脊液N-乙酰化氨基酸SLC33A1基因内分泌与代谢疾病
Abnormal concentrations of acetylated amino acids in cerebrospinal fluid in acetyl-CoA transporter deficiency

基本信息

模态
基因组
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

乙酰-CoA转运体缺陷脑脊液中乙酰化氨基酸异常浓度数据集

具体而言,它包含文章中 Figure 1 所示 N-乙酰化氨基酸分析所依据的数据。摘要:乙酰-CoA转运体1(AT-1)是一种跨膜蛋白,调控乙酰-CoA从胞质向内质网腔的流入,因此对众多蛋白质的翻译后修饰具有重要作用

Abnormal concentrations of acetylated amino acids in cerebrospinal fluid in acetyl-CoA transporter deficiency

【数据集背景】

源站首次发布:2022。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包含支撑 Šikić、Peters 等人 2022 年论文《Abnormal concentrations of acetylated amino acids in cerebrospinal fluid in acetyl-CoA transporter deficiency》的数据(见下方摘要)。具体而言,它包含文章中 Figure 1 所示 N-乙酰化氨基酸分析所依据的数据。摘要:乙酰-CoA转运体1(AT-1)是一种跨膜蛋白,调控乙酰-CoA从胞质向内质网腔的流入,因此对众多蛋白质的翻译后修饰具有重要作用。编码 AT-1 的 SLC33A1 基因的病理性变异已被关联到一种称为 Huppke-Brendel 综合征的疾病,其特征为先天性白内障、听力损失、严重发育迟缓和早逝。迄今为止已描述了八名患者,他们均具有上述症状

【主题与分类】

主题标签:乙酰-CoA转运体缺陷、脑脊液、N-乙酰化氨基酸、SLC33A1基因、内分泌与代谢疾病。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://lifesciences.datastations.nl/citation?persistentId=doi:10.17026/dans-23u-kcfg

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

本数据集包含支持Šikić、Peters等人2022年手稿《乙酰辅酶A转运体缺陷中脑脊液乙酰化氨基酸浓度异常》的数据(见下方摘要)。具体而言,它包含文章图1所示N-乙酰化氨基酸分析所依据的数据。摘要乙酰辅酶A转运体1(AT-1)是一种跨膜蛋白,负责调节乙酰辅酶A从细胞质流入内质网腔,因此对众多蛋白质的翻译后修饰至关重要。编码AT-1的SLC33A1基因的病理性变异与一种称为Huppke-Brendel综合征的疾病相关,该病以先天性白内障、听力丧失、严重发育迟缓和早逝为特征。迄今为止已报道八例患者,均具有上述症状以及低血清铜和铜蓝蛋白浓度。AT-1与低铜蓝蛋白浓度之间的联系尚不明确,该病的复杂发病机制亦不清楚。

本文描述了另一例Huppke-Brendel综合征患者,该患者携带一种新的截短型纯合基因变异,并提供了关于脑脊液(CSF)和血浆中N-乙酰化氨基酸的新生化数据。我们的结果表明,脑脊液中多种N-乙酰化氨基酸水平降低是AT-1缺陷的典型代谢指纹,并可能是该缺陷的潜在生物标志物。由于乙酰辅酶A是蛋白质乙酰化的重要底物,我们进行了N端蛋白质组学分析,但发现对这种特定蛋白质修饰仅有轻微影响。患者成纤维细胞中的乙酰辅酶A含量下降不显著。我们的数据可能有助于更好地理解该疾病代谢紊乱的机制、病理生理学及临床表型。

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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