ZAP 影响 Zika 病毒 RNA 相互作用组——补充数据集 1 和 2
该数据集来自 search.dataone.org,属于感染性疾病/其他分类,包含补充数据集 1 和 2。研究利用 ChIRP-MS 在模拟感染和 Zika 病毒感染的野生型细胞及 ZAP 敲除细胞中,刻画了与黄病毒 RNA 相关的“ZAP 非依赖”和“ZAP 依赖”细胞蛋白相互作用组,发现 ZAP

基本信息
资源简介
ZAP 影响 Zika 病毒 RNA 相互作用组——补充数据集 1 和 2
ZAP affects Zika virus RNA interactome- supplemental datasets 1 and 2
该数据集来自 search.dataone.org,属于感染性疾病/其他分类,包含补充数据集 1 和 2。研究利用 ChIRP-MS 在模拟感染和 Zika 病毒感染的野生型细胞及 ZAP 敲除细胞中,刻画了与黄病毒 RNA 相关的“ZAP 非依赖”和“ZAP 依赖”细胞蛋白相互作用组,发现 ZAP 影响与 Zika 病毒 RNA 结合的细胞蛋白。该数据可用于识别 ZAP 抗病毒活性的潜在辅因子,理解 ZAP 抗病毒系统机制,并可能为抗病毒药物研发提供线索(来源 DataONE)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):病毒 RNA 与细胞蛋白相互作用分析的最新进展之一,是基于质谱的 RNA 结合蛋白综合鉴定技术(ChIRP-MS)。在此,我们在模拟感染和 Zika 病毒感染的野生型细胞以及敲除锌指 CCCH 型抗病毒蛋白 1(ZAP)的细胞中使用了 ChIRP-MS。我们刻画了与黄病毒 RNA 相关的“ZAP 非依赖”和“ZAP 依赖”细胞蛋白相互作用组,并发现 ZAP 影响与 Zika 病毒 RNA 相关的细胞蛋白。通过 ChIRP-MS 鉴定出的 ZAP 依赖相互作用组,为针对 Zika 病毒以及可能其他病毒的抗病毒活性提供了潜在的 ZAP 辅因子。识别 ZAP 辅因子的完整谱系及其作用机制,对于理解 ZAP 抗病毒系统至关重要,并可能有助于抗病毒药物的开发。
【主题与分类】
主题标签:RNA、Flavivirus、Zinc finger antiviral protein、Zika virus、Interactome、West Nile virus、Japanese encephalitis virus、ZAP。本站分类:感染性疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A51f7dfe62af9fd2d3afa393b114ec3b06ec4a1fbce194287477012f5ae7026de
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- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
在分析病毒RNA与细胞蛋白相互作用方面,最新的进展之一是采用质谱技术全面鉴定RNA结合蛋白(ChIRP-MS)。在此,我们应用ChIRP-MS技术于模拟感染和寨卡病毒感染的野生型细胞以及锌指CCCH型抗病毒蛋白1(ZAP)敲除细胞中。我们描绘了与黄病毒RNA相关的“ZAP非依赖性”和“ZAP依赖性”细胞蛋白相互作用组,并发现ZAP影响与寨卡病毒RNA相关的细胞蛋白。通过ChIRP-MS鉴定的ZAP依赖性相互作用组为对抗寨卡病毒及其他可能的病毒提供了潜在的ZAP辅助因子。
识别ZAP辅因子的全谱及其作用机制,对于理解ZAP抗病毒系统至关重要,并可能有助于抗病毒药物的开发。,,,,# ZAP影响寨卡病毒RNA相互作用组——补充数据集1和2 https://doi.org/10.5061/dryad.kwh70rzd1 补充数据 ## 数据和文件结构描述 表S1 - ChIRP-MS数据 表S1 ChIRP_MS数据,工作表“C扩展寨卡相互作用组”——光谱计数排名前15的蛋白质以红色突出显示。RNA解旋酶以黄色突出显示。表S1 ChIRP_MS数据,工作表“D参考Ooi等人,2019”——两项研究中相同的蛋白质以红色突出显示。表S1 ChIRP_MS数据,工作表“F ZAP非依赖性相互作用组”——光谱计数排名前15的蛋白质以红色突出显示。表S1 ChIRP_MS数据,工作表“H ZAP依赖性相互作用组”——光谱计数排名前15的蛋白质以红色突出显示。RNA解旋酶以黄色突出显示。文件中的空白单元格是所用程序的结果。
补充材料与方法。 该文件包含实验…
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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