Ampk alpha2 T172激活决定运动表现与骨骼肌能量转导
该数据集来自 search.dataone.org,围绕 Ampkα2 T172 磷酸化位点激活在骨骼肌能量转导与运动表现中的作用

基本信息
资源简介
Ampk alpha2 T172激活决定运动表现与骨骼肌能量转导
Ampk alpha2 T172 activation dictates exercise performance and energy transduction in skeletal muscle
该数据集来自 search.dataone.org,围绕 Ampkα2 T172 磷酸化位点激活在骨骼肌能量转导与运动表现中的作用。研究利用 CRISPR/Cas9 构建 T172 位点突变为丙氨酸的不可激活 Ampkα 敲入小鼠,发现 Ampkα2 而非 Ampkα1 敲入小鼠出现脂肪与瘦体重比例增加、耐力运动能力受损及骨骼肌线粒体最大呼吸与电导下降。静息与运动状态下骨骼肌的时间多组学分析(蛋白质组、磷酸化蛋白质组、代谢组)揭示 Ampkα2 T172 激活对糖酵解与氧化代谢、线粒体呼吸及收缩功能的多效而关键作用。数据可用于代谢调控、运动生理与线粒体功能研究(来源 DataONE)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):AMPK(5′-AMP活化蛋白激酶)是代谢调节与整合的能量传感器。本研究采用CRISPR/Cas9构建不可激活的Ampkα敲入(KI)小鼠,将苏氨酸172磷酸化位点突变为丙氨酸,规避了以往遗传干预破坏蛋白质化学计量比的局限。Ampkα2而非Ampkα1的KI小鼠表现出表型变化:脂肪与瘦体重比例增加、耐力运动能力受损、骨骼肌线粒体最大呼吸与电导降低。在静息和运动状态下对骨骼肌进行整合的时间多组学分析(蛋白质组学/磷酸化蛋白质组学/代谢组学),确立了Ampkα2 T172激活对糖酵解与氧化代谢、线粒体呼吸及收缩功能的多效而关键作用。重要的是
【主题与分类】
主题标签:Type 2 diabetes、Mitochondria、Exercise。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A9f83ce6d61558c4167575cdc324be494330018919559cdef1458256a3318b7a2
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
AMPK(5′-AMP激活蛋白激酶)是代谢调节与整合的能量感受器。本研究采用CRISPR/Cas9技术构建了不可激活的Ampkα敲入(KI)小鼠,将苏氨酸172磷酸化位点突变为丙氨酸,从而规避了以往遗传干预破坏蛋白质化学计量比的局限性。Ampkα2而非Ampkα1的KI小鼠表现出表型变化,包括脂肪与瘦体重比值增加、耐力运动能力受损以及骨骼肌线粒体最大呼吸和传导性降低。在静息和运动状态下对骨骼肌进行的整合时序多组学分析(蛋白质组学/磷酸化蛋白质组学/代谢组学)确立了Ampkα2 T172激活在糖酵解与氧化代谢、线粒体呼吸及收缩功能中具有多效但至关重要的作用。
重要的是,Ampkα2 T172A KI小鼠骨骼肌蛋白质组变化与……存在显著重叠,LC-MS/MS蛋白质组学与磷酸化蛋白质组学 肌肉组织样本取自雄性和雌性WT与KI小鼠,分别于运动前(即久坐对照,SED)、10分钟跑步后(10 min)及力竭后(Exh.)采集,并储存于-80ºC直至处理。全局蛋白质组学和磷酸化蛋白质组学分析的样本处理按先前描述(71)进行,并作了若干修改。简言之,将冷冻肌肉组织样本在预冷的铝盘上用干冰切碎。收集约25 mg组织,在预冷的珠磨仪上用冷裂解缓冲液(50 mM Tris,8 M尿素,75 mM NaCl,1 mM EDTA,2 µg/mL抑肽酶,10 µg/mL亮抑酶肽,1 mM PMSF,10 mM NaF,1%磷酸酶抑制剂混合物2,1%磷酸酶抑制剂混合物3,pH 8.0)以2分钟循环匀浆。随后样本在4 °C下以13,000xg离心10分钟以去除碎片。提取的蛋白质通过CA法进行定量。相同数量的
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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