数据:α-晶状体蛋白缺失对斑马鱼晶状体发育的影响
该数据集来自 Dryad,对应研究利用 CRISPR 基因编辑构建了 cryaa、cryaba 和 cryabb 三个 α-晶状体蛋白基因突变以阻止蛋白产生的斑马鱼品系,通过质谱分析确认各 α-晶状体蛋白缺失,并用微分干涉相差显微镜和组织学评估晶状体表型

基本信息
资源简介
数据:α-晶状体蛋白缺失对斑马鱼晶状体发育的影响
Data for: Impact of alpha crystallin loss on zebrafish lens development
该数据集来自 Dryad,对应研究利用 CRISPR 基因编辑构建了 cryaa、cryaba 和 cryabb 三个 α-晶状体蛋白基因突变以阻止蛋白产生的斑马鱼品系,通过质谱分析确认各 α-晶状体蛋白缺失,并用微分干涉相差显微镜和组织学评估晶状体表型。研究发现 αA-晶状体蛋白缺失在 3 和 4 dpf 幼虫晶状体中产生多种严重程度不一的缺陷,但正常纤维细胞去核变化不大。数据可用于研究 α-晶状体蛋白在早期晶状体发育中的作用及白内障相关机制(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2022。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):α-晶状体蛋白小热休克蛋白有助于维持脊椎动物眼晶状体的透明度和屈光特性,并防止蛋白质聚集,否则会形成晶状体白内障,这是人类失明的主要原因。文献中关于 α-晶状体蛋白在早期晶状体发育中可能发挥何种作用存在相互矛盾的数据。在本研究中,我们使用 CRISPR 基因编辑技术构建了在三个 α-晶状体蛋白基因(cryaa、cryaba 和 cryabb)中各自发生突变以阻止蛋白质产生的斑马鱼品系。通过质谱分析每种 α-晶状体蛋白的缺失,并用微分干涉相差显微镜和组织学评估晶状体表型。αA-晶状体蛋白缺失在 3 和 4 dpf 的幼虫晶状体中产生了多种严重程度不一的晶状体缺陷,但正常纤维细胞去核几乎没有实质性变化。缺失
【主题与分类】
主题标签:Zebrafish、Danio rerio、Eye lens、Eye development、Cataract、Cellular and Molecular Neuroscience、Sensory systems、Ophthalmology。本站分类:眼及附器疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.zs7h44jd9
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.zs7h44jd9
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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 1.80 GB。
数据说明
α-晶状体蛋白小热休克蛋白有助于维持脊椎动物眼晶状体的透明度和折射特性,并防止蛋白质聚集,否则会导致晶状体白内障,而白内障是人类失明的主要原因。关于α-晶状体蛋白在早期晶状体发育中可能发挥的作用,文献中存在相互矛盾的数据。在本研究中,我们使用CRISPR基因编辑技术构建了斑马鱼品系,使三个α-晶状体蛋白基因(cryaa、cryaba和cryabb)各自发生突变以阻止蛋白质产生。通过质谱分析检测每种α-晶状体蛋白的缺失情况,并使用微分干涉相差显微镜和组织学评估晶状体表型。αA-晶状体蛋白的缺失在3和4 dpf的幼虫晶状体中产生了多种严重程度不一的晶状体缺陷,但正常纤维细胞去核过程几乎没有实质性变化。αBa-晶状体蛋白的缺失未产生明显的晶状体缺陷。我们的cryabb突变体产生了截短的αBb-晶状体蛋白,且晶状体发育未见实质性变化。
每个α-晶状体蛋白基因的突变并未改变其余两个基因的mRNA水平,提示缺乏遗传补偿。这些数据表明,αA-晶状体蛋白在晶状体发育中发挥一定作用,但无效突变体表型严重程度的范围表明,其缺失只是增加了缺陷发生的几率,而该蛋白并非必需。我们发现cryaba和cryabb突变体缺乏明显的晶状体缺陷,这与这些基因在晶状体上皮细胞和纤维细胞中发育至第五天时转录水平不显著相一致。未来的实验可以探索导致cryaa无效突变体晶状体缺陷的分子机制,以及αA-晶状体蛋白缺失在斑马鱼晶状体衰老过程中的影响。
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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