骨石化症相关Kindlin-3低表达蛋白组数据
ProteomeXchange数据集PXD026711研究Kindlin-3低表达破骨细胞导致骨石化症机制的蛋白组数据。数据格式为表格,适用于分类任务,专注于内分泌系统疾病领域的骨石化症(大理石骨病)研究。

基本信息
资源简介
骨石化症相关Kindlin-3低表达蛋白组数据
【一句话概览】
在 kindlin-3 低表达小鼠中,破骨细胞仅表达正常量 5-10% 的 kindlin-3。低水平 kindlin-3 降低整合素活性,损害破骨细胞黏附与信号传导,并延缓细胞铺展。体外生成的低表达破骨细胞仍能将伪足小体排列为黏附斑和黏附带,但伪足小体与肌动蛋白组织异常。这些细胞在体外钙化基质和体内骨表面均能形成封闭区,却无法正常封闭吸收陷窝,导致分泌的蛋白酶不能有效消化骨基质,从而引起轻度骨硬化症。该研究揭示了 kindlin-3 作为整合素介导黏附结构关键组织者的新功能(来源 ProteomeXchange)。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Low kindlin-3 levels in osteoclasts of kindlin-3 hypomorphic mice result in osteopetrosis due to leaky sealing zones》。
【数据内容】
源站原始描述:Osteoclasts form special integrin-mediated adhesion structures called sealing zones that enable them to adhere to and resorb bone. Sealing zones consist mainly of densely packed podosomes tightly inter-connected by actin fibers. Their formation requires the presence of the hematopoietic integrin regulator kindlin-3. In the current study, we investigated osteoclasts and their adhesion structures in kindlin-3 hypomorphic mice expressing only 5-10% of kindlin-3. Low kindlin-3 expression reduces int…
中文译文(机器翻译,仅供快速理解,请以原文为准):破骨细胞形成一种由整合素介导的特殊黏附结构,称为封闭区,使其能够黏附并吸收骨组织。封闭区主要由密集排列的足体组成,这些足体通过肌动蛋白纤维紧密互联。其形成需要造血整合素调节因子kindlin-3的存在。在本研究中,我们研究了kindlin-3亚效等位基因小鼠(仅表达5-10%的kindlin-3)中的破骨细胞及其黏附结构。低kindlin-3表达降低了整合素活性,导致破骨细胞黏附与信号传导受损,并延缓细胞铺展。尽管存在这些缺陷,体外生成的kindlin-3亚效破骨细胞仍能将其足体排列成黏附斑块和黏附带,但表现出异常的足体和肌动蛋白组织。值得注意的是,kindlin-3亚效破骨细胞在体外钙化基质上培养及体内骨表面时均能形成封闭区。然而,功能实验以及骨切片的免疫组化染色和电子显微镜照片显示,它们未能正确封闭吸收陷窝,而这是分泌的蛋白酶消化骨基质所必需的。这导致了轻度骨硬化症。我们的研究揭示了kindlin-3的一个新的、迄今尚未充分研究的功能,即作为整合素介导的黏附结构(如封闭区)的重要组织者。
【主题与分类】
主题标签:Kindlin-3、osteoclast、integrin、podosome、sealing zone、bone resorption、Mus musculus、osteopetrosis。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。
【获取与许可】
源站页面:https://proteomecentral.proteomexchange.org/cgi/GetDataset?ID=PXD026711
下载信息
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源站:https://proteomecentral.proteomexchange.org/cgi/GetDataset?ID=PXD026711
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
ProteomeXchange数据集PXD026711研究Kindlin-3低表达破骨细胞导致骨石化症机制的蛋白组数据。
数据加载示例(表格/文本类)
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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