导致远端肾小管酸中毒的SLC4A1突变改变细胞质pH与细胞自噬

该数据集围绕导致远端肾小管酸中毒(dRTA)的SLC4A1突变展开,关注突变型kAE1蛋白错误转运背景下集合管细胞的病理生理变化

dataone
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基因组Cell biologyKidneysAcidosis
<em>SLC4A1</em> mutations that cause distal renal tubular acidosis alter cytoplasmic pH and cellular autophagy

基本信息

模态
基因组
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

导致远端肾小管酸中毒的SLC4A1突变改变细胞质pH与细胞自噬

SLC4A1 mutations that cause distal renal tubular acidosis alter cytoplasmic pH and cellular autophagy

该数据集围绕导致远端肾小管酸中毒(dRTA)的SLC4A1突变展开,关注突变型kAE1蛋白错误转运背景下集合管细胞的病理生理变化。源站描述指出,kAE1 R607H dRTA小鼠与人类研究提示kAE1表达闰细胞丢失、残余A型闰细胞中H+-ATPase胞内重定位,并伴有泛素与p62自噬标志物积聚。数据集可用于研究dRTA变异对细胞内pH与自噬通路的影响(来源 DataONE,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):远端肾小管酸中毒(dRTA)是一种以集合管系统在代谢性酸中毒时无法分泌酸为特征的疾病。显性或隐性SLC4A1变异相关dRTA的病理生理学已被与突变kAE1蛋白的错误转运缺陷联系起来。然而,在kAE1 R607H dRTA小鼠和人类中进行的体内研究揭示了复杂的病理生理学,涉及表达kAE1的闰细胞丢失以及剩余A型闰细胞中H+-ATPase的细胞内重定位。这些细胞还显示出泛素和p62自噬标志物的积累。集合管细胞的高活性转运特性需要维持细胞能量和稳态,这一过程依赖于细胞内pH。因此,我们假设dRTA变异的表达影响细胞内pH和自噬通路

【主题与分类】

主题标签:Cell biology、Kidneys、Acidosis。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%3A0aa0ba027a2dbe2f0a91e97e132ba06a586d051bab4f44fe95cbabb785be6129

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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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

远端肾小管酸中毒(dRTA)是一种以集合管系统在代谢性酸中毒时无法分泌酸为特征的疾病。显性或隐性SLC4A1变异相关dRTA的病理生理机制已被证实与突变kAE1蛋白的错位转运缺陷有关。然而,在kAE1 R607H dRTA小鼠和人类中进行的体内研究揭示了复杂的病理生理机制,涉及表达kAE1的闰细胞丢失以及剩余A型闰细胞中H±ATP酶的细胞内重定位。这些细胞还表现出泛素和p62自噬标志物的积累。集合管细胞的高活性转运特性需要维持细胞能量和稳态,这一过程依赖于细胞内pH。因此,我们假设dRTA变异的表达影响细胞内pH和自噬通路。

在本研究中,我们报告了新鉴定的dRTA变体的特征描述,并提供了证据……,# 数据来源:导致远端肾小管酸中毒的SLC4A1突变改变细胞质pH和细胞自噬 数据集DOI:10.5061/dryad.2bvq83c4f ## 数据和文件结构说明 图1-5及补充材料中使用的所有原始文件和數據均按图组织。“Source Data 1”文件包含一个pdf文件,其中包含对应图中所有未裁剪的印迹图。“Source Data”文件包含对应图的所有原始捕获格式的原始图像。 ### 文件和变量 #### 文件:FIGURE_1-SOURCE_DATA.zip 描述: 该文件夹包含3个子文件夹,内含图1的源数据。图1是一个6面板图,展示了本手稿中报道的氨基酸替换的位置(面板A)、蛋白质丰度(面板B)、通过共聚焦显微镜观察的蛋白质定位(面板C)、蛋白质稳定性(面板D)、一个解释肾阴离子交换体1(kAE1)ac的示意图

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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