TAPBPR 将 UGT1 桥接到 MHC I 类分子以提供抗原呈递通路质量控制的数据
该数据集来自 Dryad,对应 2018 年发表的一项研究,聚焦 TAPBPR 在抗原呈递通路中的质量控制作用。研究揭示 TAPBPR 与 UDP-glucose:glycoprotein glucosyltransferase 1(UGT1)相互作用,并依赖 TAPBPR 第 94 位保守半胱氨酸

基本信息
资源简介
TAPBPR 将 UGT1 桥接到 MHC I 类分子以提供抗原呈递通路质量控制的数据
Data from: TAPBPR bridges UDP-glucose:glycoprotein glucosyltransferase 1 onto MHC class I to provide quality control in the antigen presentation pathway
该数据集来自 Dryad,对应 2018 年发表的一项研究,聚焦 TAPBPR 在抗原呈递通路中的质量控制作用。研究揭示 TAPBPR 与 UDP-glucose:glycoprotein glucosyltransferase 1(UGT1)相互作用,并依赖 TAPBPR 第 94 位保守半胱氨酸形成多聚复合物,促进 UGT1 与肽受体型 MHC I 类分子结合,进而促进 I 类分子聚糖的再糖基化及其被钙网蛋白识别。数据可用于抗原加工、MHC I 类分子肽选择与质量控制机制研究(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2018。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):最近我们揭示 TAPBPR 是一种肽交换催化剂,对 MHC I 类分子实现最佳肽选择至关重要。在此我们询问是否还有其他辅因子与 TAPBPR 结合,从而解释其对肽选择的影响。我们鉴定出 TAPBPR 与 UDP-glucose:glycoprotein glucosyltransferase 1(UGT1)之间的相互作用,UGT1 是钙联蛋白/钙网蛋白质量控制循环中的折叠传感器,已知可在糖蛋白上再生 Glc1Man9GlcNAc2 部分。我们的结果提示形成一个多聚复合物,依赖于 TAPBPR 第 94 位保守半胱氨酸,其中 TAPBPR 促进 UGT1 与肽受体型 I 类分子的结合。我们揭示 TAPBPR 与 UGT1 之间的相互作用促进 I 类分子上聚糖的再糖基化,促进其被钙网蛋白识别。我们的结果提示,除了作为肽-
【主题与分类】
主题标签:TAPBPR、Antigen presentation、MHC、TAPBPL、antigen processing、HLA。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.8fh3g
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.8fh3g
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- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 151.0 KB。
数据说明
最近我们发现,TAPBPR是一种肽交换催化剂,对于MHC I类分子实现最佳肽选择至关重要。在此,我们探究是否还有其他辅因子与TAPBPR相关联,从而解释其对肽选择的影响。我们发现了TAPBPR与UDP-葡萄糖:糖蛋白葡萄糖基转移酶1(UGT1)之间的相互作用,UGT1是钙联蛋白/钙网蛋白质量控制循环中的折叠感应器,已知能再生糖蛋白上的Glc1Man9GlcNAc2部分。我们的结果表明,形成了一个多聚体复合物,该复合物依赖于TAPBPR第94位保守的半胱氨酸,其中TAPBPR促进了UGT1与肽受体型I类分子的结合。我们揭示了TAPBPR与UGT1之间的相互作用促进了I类分子上聚糖的再葡萄糖基化,进而促进其被钙网蛋白识别。我们的结果表明,TAPBPR除了作为肽编辑器外,还通过促进肽受体型MHC I类分子与肽加载复合物的结合,来提高肽的优化。
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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