PXD013379:牙周膜成熟过程中从咬合前萌出到咬合功能的核心基质体蛋白特征
研究假设大鼠磨牙咬合前萌出至咬合后,牙周膜细胞与细胞外基质成熟以适应咀嚼张力。12只Wistar雄性大鼠按萌出时咬合前、咬合第1天和咬合后1周分3组,经激光捕获显微切割取颈部、根尖和根尖下牙周膜,以TMT 10-plex质谱分析

基本信息
资源简介
PXD013379:牙周膜成熟过程中从咬合前萌出到咬合功能的核心基质体蛋白特征
研究假设大鼠磨牙咬合前萌出至咬合后,牙周膜细胞与细胞外基质成熟以适应咀嚼张力。12只Wistar雄性大鼠按萌出时咬合前、咬合第1天和咬合后1周分3组,经激光捕获显微切割取颈部、根尖和根尖下牙周膜,以TMT 10-plex质谱分析。颈部和根尖基质体蛋白差异表达:载脂蛋白下调,干细胞标志物甲胎蛋白下调,提示细胞分化与牙周膜成熟;蛋白聚糖、糖蛋白等细胞外基质成分上调。Periostin围绕胶原α-1(III)纤维,在Sharpey纤维强表达,与胶原纤维沿咬合力方向排列一致(来源 ebi.ac.uk)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):咬合前萌出使大鼠磨牙进入功能性咬合,这提示咀嚼过程中存在张应变。我们假设,咬合建立后,牙周膜会发生细胞和细胞外基质成熟,以适应这种机械功能。因此,我们旨在表征大鼠磨牙从萌出到新建立咬合期间,牙周膜中与张力相关的细胞外基质成分的蛋白质含量及其表达水平变化。12只雄性Wistar大鼠根据萌出和咬合阶段分为3组:分别涵盖萌出时的咬合前阶段、咬合第1天和咬合后1周。我们采用激光捕获显微切割获取牙周膜三个区域(颈部、根尖部和根尖下区)的样本。采用Tandem Mass Tag 10-plexTM质谱筛选蛋白质组,并通过免疫荧光确认关键蛋白的表达。在颈部和根尖区可见基质体蛋白的差异表达。观察到促代谢蛋白下调,例如与脂质转运相关的载脂蛋白。干细胞标志物甲胎蛋白也下调,提示细胞分化和PDL成熟。上调的蛋白为细胞外基质成分,涉及多种蛋白聚糖和糖蛋白,因此进一步分析了基质体。Periostin出现在胶原α-1(III)纤维周围,其在Sharpey纤维上的表达尤其强。这种共定位与胶原纤维沿咬合力方向排列相一致。咬合的建立与细胞分化及牙周膜细胞外基质的成熟同时发生,这可由干细胞标志物甲胎蛋白和载脂蛋白的下调,以及胶原类型的进行性积累看出
【主题与分类】
主题标签:Matrisome、Periodontal ligament、Tooth eruption、Occlusal forces、Extracellular matrix。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD013379
下载信息
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数据集获取
源站:https://ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD013379
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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:
数据说明
咬合前萌出使大鼠磨牙进入功能性咬合,这提示咀嚼过程中存在张应变。我们假设,咬合建立后,牙周膜会发生细胞和细胞外基质成熟,以适应这种机械功能。因此,我们旨在表征大鼠磨牙从萌出到新建立咬合期间,牙周膜中与张力相关的细胞外基质成分的蛋白质含量及其表达水平变化。12只雄性Wistar大鼠根据萌出和咬合阶段分为3组:分别涵盖萌出时的咬合前阶段、咬合第1天和咬合后1周。我们采用激光捕获显微切割获取牙周膜三个区域(颈部、根尖部和根尖下区)的样本。采用Tandem Mass Tag 10-plexTM质谱筛选蛋白质组,并通过免疫荧光确认关键蛋白的表达。在颈部和根尖区可见基质体蛋白的差异表达。观察到促代谢蛋白下调,例如与脂质转运相关的载脂蛋白。干细胞标志物甲胎蛋白也下调,提示细胞分化和PDL成熟。上调的蛋白为细胞外基质成分,涉及多种蛋白聚糖和糖蛋白,因此进一步分析了基质体。Periostin出现在胶原α-1(III)纤维周围,其在Sharpey纤维上的表达尤其强。这种共定位与胶原纤维沿咬合力方向排列相一致。咬合的建立与细胞分化及牙周膜细胞外基质的成熟同时发生,这可由干细胞标志物甲胎蛋白和载脂蛋白的下调,以及胶原类型的进行性积累看出
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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