PXD000594:Glossina morsitans morsitans 围食膜蛋白质组成研究
源站描述显示,采蝇是多种非洲锥虫的生物学媒介,锥虫需穿越采蝇围食膜才能建立中肠感染,但其穿越机制尚不清楚。研究采用基于质谱的方法,以 Glossina morsitans morsitans 为模型,分析围食膜蛋白质组成

基本信息
资源简介
PXD000594:Glossina morsitans morsitans 围食膜蛋白质组成研究
该数据集来自 ebi.ac.uk,主题为 Glossina morsitans morsitans 围食膜蛋白质组成研究。源站描述显示,采蝇是多种非洲锥虫的生物学媒介,锥虫需穿越采蝇围食膜才能建立中肠感染,但其穿越机制尚不清楚。研究采用基于质谱的方法,以 Glossina morsitans morsitans 为模型,分析围食膜蛋白质组成。方法包括尿素-SDS 提取围食膜蛋白,进行溶液内胰蛋白酶消化,或经 1D SDS-PAGE 分离后切胶消化,再行质谱分析。该数据可用于研究锥虫与媒介围食膜相互作用的分子事件(来源 ebi.ac.uk)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:采蝇是多种非洲锥虫的生物学媒介。为了生存、增殖并建立中肠感染,锥虫必须穿越采蝇围食膜(PM),这是一种围绕血餐的无细胞肠道衬里。这种多层结构的穿越在寄生虫迁移和发育过程中至少发生两次,但它们如何做到这一点的机制尚不清楚。为了更好地理解锥虫穿越采蝇 PM 相关的分子事件,采用基于质谱的方法,以 Glossina morsitans morsitans 作为模式生物,研究 PM 蛋白质组成。方法:采蝇 PM 蛋白的尿素-SDS 提取物要么进行溶液内胰蛋白酶消化,要么在 1D SDS-PAGE 上分级分离,所得条带用胰蛋白酶消化。来自
【主题与分类】
主题标签:Glossina morsitans morsitans、Peritrophic matrix、Lc-ms/ms。本站分类:感染性疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD000594
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源站:https://ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD000594
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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:
数据说明
背景:采采蝇是多种非洲锥虫的生物学媒介。为了生存、增殖并建立中肠感染,锥虫必须穿越采采蝇的围食膜基质(PM),这是一种包围血餐的无细胞肠道内衬。在这一多层结构的穿越过程中,寄生虫至少在其迁移和发育期间穿越两次,但其穿越机制尚不清楚。为了更好地理解锥虫穿越采采蝇PM的分子事件,采用基于质谱的方法,以莫桑比克舌蝇(Glossina morsitans morsitans)作为模式生物,研究PM的蛋白质组成。方法:采采蝇PM蛋白的尿素-SDS提取物要么进行溶液内胰蛋白酶消化,要么通过一维SDS-PAGE分离,并将所得条带用胰蛋白酶消化。两种制备物中的胰蛋白酶片段均经过纯化,并通过二维液相色谱-串联质谱(2D-LC-MS/MS)进行分析。串联质谱数据使用Mascot(版本2.3.02,Matrix Science)搜索引擎,针对从VectorBase(https://www.vectorbase.org/proteomes)下载的Glossina-morsitans-Yale_PEPTIDES_GmorY1.1数据库进行搜索。
搜索参数为:对于使用LTQ-Orbitrap Velos进行溶液内消化的样品,前体质量容差设为10 ppm;而对于分辨率较低的LTQ仪器,则为0.6 Da。两种仪器的碎片质量容差均为0.6 Da。允许有一个漏切位点,将 carbamidomethylation 设为固定修饰,并将氧化(M)作为可变修饰。对于溶液内数据,假发现率低于1%,且个体离子得分大于30被视为表明身份或广泛同源性(p < 0.05)。结果:总体上,鉴定出超过200种蛋白质,其中一些含有几丁质结合域(CBD),这是昆虫围食膜蛋白的标志,包括新型的peritrophins和类peritrophin糖蛋白,它们在维持围食膜结构中至关重要,并可能作为锥虫
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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