线粒体伴侣蛋白HSPD1独立于其共伴侣HSPE1折叠MTHFD2 [A549 HSPD1 KD]
数据基于高通量测序的表达谱分析,平台为 GPL34281,物种为 9606,主题涉及内分泌、营养和代谢疾病及其他。可用于研究 HSPD1 与 MTHFD2 折叠关系及线粒体代谢重编程相关分析(来源 NCBI)
![GSE314357: The mitochondrial chaperone HSPD1 folds MTHFD2 independently of its co-chaperone HSPE1 [A549 HSPD1 KD]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/94943.jpg)
基本信息
资源简介
线粒体伴侣蛋白HSPD1独立于其共伴侣HSPE1折叠MTHFD2 [A549 HSPD1 KD]
The mitochondrial chaperone HSPD1 folds MTHFD2 independently of its co-chaperone HSPE1 [A549 HSPD1 KD]
该数据集来自 ncbi.nlm.nih.gov,标题为 The mitochondrial chaperone HSPD1 folds MTHFD2 independently of its co-chaperone HSPE1 [A549 HSPD1 KD],包含 1 个文件,样例为 GSE314357_series_matrix.txt.gz,作者为 Hila,Ben David,发布时间为 Dec 18 202。数据基于高通量测序的表达谱分析,平台为 GPL34281,物种为 9606,主题涉及内分泌、营养和代谢疾病及其他。可用于研究 HSPD1 与 MTHFD2 折叠关系及线粒体代谢重编程相关分析(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Dec 18 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):获得新的细胞状态需要代谢重编程,这由细胞质和线粒体中代谢酶表达量的调整所驱动。大多数线粒体蛋白在细胞质中合成,以线性形式被导入线粒体,随后由线粒体伴侣蛋白和共伴侣蛋白网络进行折叠。哪种线粒体蛋白依赖哪种伴侣蛋白进行折叠在很大程度上仍不清楚。HSPD1/HSPE1(HSP60/HSP10)是细菌蛋白 GroEL/GroES 在进化上保守的哺乳动物同源物,形成一个腔室和盖子的伴侣蛋白复合物,以促进其客户蛋白的折叠。我们使用基因敲低和基于 SILAC 的蛋白质组学来鉴定 HSPD1 客户蛋白。我们发现 HSPD1 在体内支持 MTHFD2(一种关键的线粒体一碳(1C)酶)的表达,并在体外折叠 MTHFD2,独立于其共伴侣
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个,合计 0 B。
【主题与分类】
主题标签:GPL34281、9606。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE314357
【使用注意】
· 源站最后修改于 Oct 07 202,引用时请注意版本时效。
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数据说明
获取新的细胞状态需要代谢重编程,而代谢重编程是由细胞质和线粒体中代谢酶表达量的调整所驱动的。大多数线粒体蛋白在细胞质中合成,以线性形式被导入线粒体,随后由线粒体伴侣蛋白和共伴侣蛋白网络进行折叠。哪种线粒体蛋白依赖哪种伴侣蛋白进行折叠,目前很大程度上仍不清楚。HSPD1/HSPE1(HSP60/HSP10)是细菌蛋白GroEL/GroES在进化上保守的哺乳动物同源物,形成一个腔室和盖子的伴侣蛋白复合体,以促进其客户蛋白的折叠。我们使用基因敲低和基于SILAC的蛋白质组学来鉴定HSPD1的客户蛋白。我们发现HSPD1在体内支持MTHFD2的表达,MTHFD2是一种关键的线粒体一碳(1C)酶,并在体外折叠MTHFD2,且不依赖于其共伴侣蛋白HSPE1。HSPD1在线粒体中与MTHFD2相互作用,而在HSPD1敲低细胞中MTHFD2被LONP降解。因此,我们发现在HSPD1敲低细胞中核苷酸和SAM水平降低,并且发现对HSPD1与HSPE1耗竭的转录或代谢反应几乎没有重叠。
我们的数据支持这样一种观点:特定的伴侣蛋白在 mitochondria 中服务于特定蛋白质的折叠,并且 HSPD1 和 HSPE1 具有不同的生物学功能。
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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