核糖体图谱揭示翻译延伸调控 [Dataset_3]
该数据集来自 NCBI GEO(GSE115160),聚焦核糖体图谱揭示的翻译延伸调控。源站描述指出,研究利用多种延伸抑制剂和化学探测,定义不同长度核糖体保护 mRNA 片段(RPF)对应的核糖体构象状态,并发现 20-22 nt RPF 主要对应 A 位点开放的预容纳状态,经典 27-29 nt
![GSE115160: Regulation of Translation Elongation Revealed by Ribosome Profiling [Dataset_3]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/141349.jpg)
基本信息
资源简介
核糖体图谱揭示翻译延伸调控 [Dataset_3]
Regulation of Translation Elongation Revealed by Ribosome Profiling [Dataset_3]
该数据集来自 NCBI GEO(GSE115160),聚焦核糖体图谱揭示的翻译延伸调控。源站描述指出,研究利用多种延伸抑制剂和化学探测,定义不同长度核糖体保护 mRNA 片段(RPF)对应的核糖体构象状态,并发现 20-22 nt RPF 主要对应 A 位点开放的预容纳状态,经典 27-29 nt 片段对应 A 位点占据的预易位状态,这些状态在真菌、线虫和哺乳动物等真核生物中均可见。数据集含 1 个文件,可用于翻译延伸与核糖体构象相关分析(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:May 31 201。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):核糖体在翻译延伸过程中经历显著构象变化,以容纳进入的氨酰-tRNA 并沿 mRNA 模板易位。我们使用多种延伸抑制剂和化学探测,定义由核糖体图谱产生的不同长度核糖体保护 mRNA 片段(RPF)所对应的核糖体构象状态。我们通过多种遗传和环境扰动表明,先前鉴定的 20-22 核苷酸(nt)RPF 主要对应 40S 核糖体 A 位点开放的预容纳状态核糖体,而经典的 27-29 nt 片段对应 40S 核糖体 A 位点被占据的预易位状态核糖体。核糖体图谱揭示的这些不同核糖体构象状态在所有测试的真核生物中均可见,包括真菌、线虫和哺乳动物。这一高分辨率核糖体
【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:Other、GPL17342、4932。本站分类:感染/寄生虫病。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE115160
【使用注意】
· 源站最后修改于 Aug 21 202,引用时请注意版本时效。
下载信息
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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE115160
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
在翻译延伸过程中,核糖体经历显著的构象变化,以适应进入的氨酰-tRNA并沿mRNA模板发生移位。我们利用多种延伸抑制剂和化学探测方法,定义了对应于核糖体印迹所产生不同大小核糖体保护mRNA片段(RPFs)的核糖体构象状态。通过多种遗传和环境扰动,我们证明先前鉴定的20-22个核苷酸(nt)RPFs主要对应于处于预容纳状态的核糖体,其40S核糖体A位点呈开放状态;而经典的27-29 nt片段则对应于处于预移位状态的核糖体,其40S核糖体A位点被占据。核糖体印迹所揭示的这些不同核糖体构象状态在所有受检真核生物中均可见,包括真菌、线虫和哺乳动物。这种高分辨率核糖体印迹方法揭示了在高渗胁迫期间通过eEF2磷酸化实现的预期Rck2依赖性移位抑制。
这些相同的方法揭示了在氧化应激期间存在强烈的翻译延伸阻滞,其中核糖体被困在易位前状态,但在这种情况下,翻译阻滞不依赖于Rck2驱动的eEF2磷酸化。这些结果为界定影响整个生物学中翻译延伸的分子事件提供了新的见解和方法。
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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