PXD001799:CD38基因敲除小鼠中胶原诱导性关节炎与完全弗氏佐剂诱导炎症相关的不同血清蛋白质组谱:蛋白质种类或蛋白质形式的判别能力。基于肽质量指纹图谱的蛋白质鉴定

该数据集来自ebi.ac.uk,属于肌肉骨骼系统疾病/其他分类,聚焦CD38-/-与野生型小鼠在胶原诱导性关节炎(CIA)及完全弗氏佐剂(CFA)诱导炎症条件下的血清蛋白质组差异

pride
2015-07-17 更新
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基因组分类ProteoformsInflammationArthritisLow-abundance proteinsProtein species
PXD001799: Distinct Serum Proteome Profiles Associated with Collagen induced Arthritis, and Complete Freund’s Adjuvant-induced Inflammation in CD38-/- mice: the Discriminative Power of Protein Species or Proteoforms. Protein identification by Peptide Mass Fingerprinting (PMF)

基本信息

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基因组
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分类
创建/更新时间
2015-07-17

资源简介

PXD001799:CD38基因敲除小鼠中胶原诱导性关节炎与完全弗氏佐剂诱导炎症相关的不同血清蛋白质组谱:蛋白质种类或蛋白质形式的判别能力。基于肽质量指纹图谱的蛋白质鉴定

该数据集来自ebi.ac.uk,属于肌肉骨骼系统疾病/其他分类,聚焦CD38-/-与野生型小鼠在胶原诱导性关节炎(CIA)及完全弗氏佐剂(CFA)诱导炎症条件下的血清蛋白质组差异。研究通过肽质量指纹图谱(PMF)进行蛋白质鉴定,并利用组合配体文库降低血清蛋白动态浓度范围,以检测低丰度蛋白质。数据可用于探索自身免疫性疾病中蛋白质种或蛋白质变体的判别能力,以及CD38缺失对抗原挑战反应的影响(来源 ebi.ac.uk)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):II型胶原诱导性关节炎(CIA)是一种自身免疫性疾病,涉及复杂的宿主全身反应,包括炎症和自身免疫反应。C57BL/6小鼠的CIA在疾病进程、组织学发现以及对常用抗关节炎药物的反应方面与人类类风湿性关节炎(RA)相似。在本研究中,目标是鉴定血清中在CD38-KO与WT小鼠之间丰度发生变化的蛋白质,这些变化可能反映它们对诱导自身免疫性疾病发展的抗原挑战的不同反应。CIA在CD38-/-小鼠中比在野生型(WT)小鼠中更轻微。我们分析了来自CD38-/-与WT小鼠的血清,这些小鼠或患有关节炎(CIA+)、或无关节炎(CIA-)、或患有炎症(完全弗氏佐剂(CFA)处理的小鼠)。为了降低血清的动态浓度范围,使用组合配体文库

【主题与分类】

主题标签:Proteoforms、Inflammation、Arthritis、Low-abundance proteins、Protein species。本站分类:肌肉骨骼系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD001799

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数据说明

II型胶原诱导性关节炎(CIA)是一种自身免疫性疾病,涉及复杂的宿主全身反应,包括炎症和自身免疫反应。C57BL/6小鼠中的CIA在疾病进程、组织学表现以及对常用抗关节炎药物的反应方面与人类类风湿关节炎(RA)相似。本研究的目标是鉴定血清中在CD38基因敲除(CD38-KO)小鼠与野生型(WT)小鼠之间丰度发生变化的蛋白质,这些变化可能反映了它们对诱导自身免疫性疾病发生的抗原刺激的不同反应。CD38-/-小鼠中的CIA较野生型(WT)小鼠更轻。我们分析了来自CD38-/-与WT小鼠的血清,这些小鼠分别患有 arthritis(CIA+)、无关节炎(CIA-)或存在炎症(完全弗氏佐剂(CFA)处理的小鼠)。为降低血清的动态浓度范围,使用了由六肽组成的组合配体库(称为ProteoMiner)。随后对经ProteoMiner均一化的血清样本进行2D-DiGE和MS-MALDI-TOF/TOF分析,以鉴定相对丰度发生变化的蛋白质。

多变量分析显示,一种多蛋白特征(n = 28)能够区分CIA+与CIA-小鼠,以及在每种条件下区分WT与CD38-/-小鼠。同样,鉴定出另一种不同的多蛋白特征(n = 16),它能区分CIA+ CD38-/-小鼠与CIA+ WT小鼠,最后,第三种多蛋白特征(n = 18)表明,在响应CFA治疗时,CD38-/-与WT小鼠可以被区分开来。这种方法允许在单次分析中鉴定多种蛋白质种类,或给定蛋白质的蛋白质形式,并因此将兴趣集中在完全表征那些丰度不同的蛋白质种类上。

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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