鲍曼不动杆菌SK17乙酰化组揭示组蛋白样蛋白HU高度保守修饰

该数据集来自ebi.ac.uk,主题为鲍曼不动杆菌SK17的乙酰化组研究。研究比较了抗生素敏感株SK17-S与耐药株SK17-R,共鉴定到125个蛋白上的145个赖氨酸乙酰化位点,其中23个乙酰化蛋白为两株共有,包括组蛋白样蛋白HU,其乙酰化位点为Lys13

pride
2018-10-23 更新
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基因组分类Acinetobacter baumanniiAcetylomeLc msms
PXD007289: Acetylome of Acinetobacter baumannii SK17 reveals a highly-conserved modification of histone-like protein HU

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2018-10-23

资源简介

鲍曼不动杆菌SK17乙酰化组揭示组蛋白样蛋白HU高度保守修饰

该数据集来自ebi.ac.uk,主题为鲍曼不动杆菌SK17的乙酰化组研究。研究比较了抗生素敏感株SK17-S与耐药株SK17-R,共鉴定到125个蛋白上的145个赖氨酸乙酰化位点,其中23个乙酰化蛋白为两株共有,包括组蛋白样蛋白HU,其乙酰化位点为Lys13。HU是维持染色体结构及其他DNA依赖功能的关键二聚体DNA结合蛋白。研究者通过遗传密码扩展制备了均一Lys13乙酰化的HU蛋白HU(K13ac),以分析位点特异性乙酰化的效应。数据可用于细菌翻译后修饰、耐药机制及DNA结合蛋白功能研究(来源 ebi.ac.uk)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):赖氨酸乙酰化是真核生物和原核生物中普遍存在的翻译后修饰。尽管已知该修饰在真核生物中发挥关键作用,但其在原核细胞中的功能和范围在很大程度上仍未被探索。在此,我们报告了一对对抗生素敏感和耐药的医院获得性病原体鲍曼不动杆菌SK17-S和SK17-R的乙酰化组。共鉴定到125个蛋白上的145个赖氨酸乙酰化位点,并且在两株菌中均发现23个乙酰化蛋白,包括组蛋白样蛋白HU,其被发现在Lys13位点乙酰化。HU是一种二聚体DNA结合蛋白,对维持染色体结构和其他DNA依赖功能至关重要。为了分析位点特异性乙酰化的效应,通过遗传密码扩展制备了均一Lys13乙酰化的HU蛋白HU(K13ac)。虽然未发挥

【主题与分类】

主题标签:Acinetobacter baumannii、Acetylome、Lc msms。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/PXD007289

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    • 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

赖氨酸乙酰化是真核生物和原核生物中普遍存在的翻译后修饰。尽管已知这种修饰在真核生物中发挥关键作用,但其在原核细胞中的功能和范围仍很大程度上未被探索。在此,我们报告了一对抗生素敏感和耐药的医院内病原体鲍曼不动杆菌SK17-S和SK17-R的乙酰化组。共鉴定出125个蛋白质上的145个赖氨酸乙酰化位点,并且在两种菌株中均发现了23个乙酰化蛋白质,其中包括在Lys13位点被乙酰化的组蛋白样蛋白HU。HU是一种二聚体DNA结合蛋白,对维持染色体结构和其他DNA依赖性功能至关重要。为了分析位点特异性乙酰化的效应,通过遗传密码扩展制备了均一Lys13乙酰化的HU蛋白HU(K13ac)。虽然对寡聚状态没有明显影响,但Lys13乙酰化改变了HU的热稳定性和DNA结合动力学。因此,这种修饰可能使染色体结构不稳定并调控细菌基因转录。

通过首次制备并表征位点特异性乙酰化的细菌蛋白,这项研究表明乙酰赖氨酸在细菌表观遗传学中发挥着重要作用,并提供了一个有前景的抗细菌感染靶点。

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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