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

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蛋白质Type 2 diabetesMitochondriaExercise
Ampk alpha2 T172 activation dictates exercise performance and energy transduction in skeletal muscle

基本信息

模态
蛋白质
创建/更新时间
2026-10-18

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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    • 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

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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