免疫调节转录因子IRF8和IRF5的共价降解剂

研究通过筛选半胱氨酸反应性共价配体库,发现丙烯酰胺EN1033可导致IRF5蛋白酶体依赖性降解,并直接共价结合IRF5蛋白,抑制IRF5特异性转录

geo
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时间序列GPL342849606
GSE304123: Covalent degraders of immune regulatory transcription factors IRF8 and IRF5

基本信息

模态
时间序列
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

免疫调节转录因子IRF8和IRF5的共价降解剂

Covalent degraders of immune regulatory transcription factors IRF8 and IRF5

该数据集来自NCBI GEO,标题为“Covalent degraders of immune regulatory transcription factors IRF8 and IRF5”,包含1个文件(GSE304123_series_matrix.txt.gz),属于高通量测序表达谱数据,物种为人类(9606),平台为GPL34284。研究通过筛选半胱氨酸反应性共价配体库,发现丙烯酰胺EN1033可导致IRF5蛋白酶体依赖性降解,并直接共价结合IRF5蛋白,抑制IRF5特异性转录。数据可用于研究IRF5/IRF8在先天免疫信号和自身免疫炎症疾病中的靶向降解机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 31 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):转录因子由于缺乏经典结合口袋且内在无序程度高,是药物发现中最具挑战性的靶点之一,尽管许多这类蛋白质具有治疗重要性。IRF5和IRF8是先天免疫信号的关键转录调节因子,响应Toll样受体激活等刺激协调促炎基因表达程序,使其成为自身免疫和炎症性疾病的核心参与者。尽管具有治疗兴趣,直接靶向IRF5和IRF8仍然具有挑战性。在这里,我们筛选了一个半胱氨酸反应性共价配体库,以鉴定可降解IRF5的命中物。我们鉴定出丙烯酰胺EN1033作为最佳命中物,它不仅以蛋白酶体依赖性方式导致IRF5丢失,而且直接且共价地结合IRF5蛋白,抑制IRF5特异性转录

【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:GPL34284、9606。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE304123

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 15 202,引用时请注意版本时效。

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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。

数据说明

转录因子是药物发现中最具挑战性的靶点之一,因为它们缺乏经典的结合口袋且高度内在无序,尽管其中许多蛋白质具有治疗重要性。IRF5和IRF8是先天免疫信号传导的关键转录调控因子,它们协调响应Toll样受体激活等刺激的促炎基因表达程序,使其成为自身免疫和炎症性疾病的核心参与者。尽管具有治疗意义,直接靶向IRF5和IRF8仍然具有挑战性。在此,我们筛选了一个半胱氨酸反应性共价配体库,以鉴定可降解IRF5的命中化合物。我们鉴定出丙烯酰胺EN1033为最佳命中化合物,它不仅以蛋白酶体依赖的方式导致IRF5丢失,还直接且共价地与IRF5蛋白结合,在巨噬细胞系中抑制IRF5特异性转录活性。然而,进一步分析后,我们发现EN1033不仅结合并降解IRF5,还更稳健且更快速地结合并降解一种相关的炎症转录因子IRF8。

我们进一步证明,EN1033通过分别共价靶向C28和C223使IRF5和IRF8失稳并降解,因为这些半胱氨酸的突变减弱了各自靶标的降解。我们还发现,IRF8的缺失导致IRF5活性下调和抑制,提示这两个转录因子之间存在交互作用,而它们均为EN1033的靶标。总体而言,我们鉴定出一种早期探索性分子,该分子共价靶向IRF8和IRF5,从而降解这些转录因子并抑制其促炎转录活性。

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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