PXD000157:U2OS全细胞裂解液蛋白质组分析

该数据集来自ebi.ac.uk,对正常生长的U2OS细胞裂解液经18个OGE组分进行LC-MS分析,属于肿瘤/骨癌分类。数据涉及人类常用细胞系在间期和有丝分裂两种功能状态下的蛋白质组定量描述,可表达至少10000种蛋白质,定量蛋白质浓度范围跨越七个数量级,最高达每个细胞20000000拷贝

pride
2013-02-22 更新
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蛋白质回归HumanU2os
PXD000157: Proteome analysis of U2OS whole cell lysates

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
回归
创建/更新时间
2013-02-22

资源简介

PXD000157:U2OS全细胞裂解液蛋白质组分析

该数据集来自ebi.ac.uk,对正常生长的U2OS细胞裂解液经18个OGE组分进行LC-MS分析,属于肿瘤/骨癌分类。数据涉及人类常用细胞系在间期和有丝分裂两种功能状态下的蛋白质组定量描述,可表达至少10000种蛋白质,定量蛋白质浓度范围跨越七个数量级,最高达每个细胞20000000拷贝。该数据可用于蛋白质丰度与功能及进化关联的研究,以及生物过程数学建模、不同条件下过程模拟和多数据集比较整合等系统生物学任务(来源 ebi.ac.uk)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):对正常生长的U2OS细胞裂解液获得的18个OGE组分进行LC-MS分析。生物过程的数学模型生成、这些过程在不同条件下的模拟以及多个数据集的比较与整合,是系统生物学明确的目标,这些目标需要了解系统组分的绝对数量。迄今为止,细胞蛋白质浓度的系统性估计极为稀少。在此,我们提供了常用人类细胞系在间期和有丝分裂两种功能状态下的蛋白质组定量描述。我们表明,这些人类培养细胞表达至少10000种蛋白质,且所定量的蛋白质浓度范围跨越七个数量级,最高达每个细胞20000000拷贝。我们讨论了蛋白质丰度如何与功能和进化相关联。关于th

【主题与分类】

主题标签:Human、U2os。本站分类:肿瘤/骨癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD000157

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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。

数据说明

对正常生长的U2OS细胞裂解液中获得的18个OGE组分进行LC-MS分析。生物过程的数学模型构建、这些过程在不同条件下的模拟,以及多个数据集的比较与整合,是系统生物学的明确目标,而这些目标需要了解系统组分的绝对数量。迄今为止,对细胞蛋白质浓度的系统性估计极为稀少。在此,我们提供了对一种常用人类细胞系在两种功能状态——间期和有丝分裂期——蛋白质组的定量描述。我们表明,这些人类培养细胞至少表达10000种蛋白质,且所定量的蛋白质跨越七个数量级的浓度范围,最高达每细胞20000000个拷贝。我们讨论了蛋白质丰度如何与功能和进化相关联。

关于所采用的生物信息学流程:获取的原始文件使用MassMatrix质谱数据文件转换工具(版本3.9,http://www.massmatrix.org)转换为centroid mxxml和mgf格式,并使用MASCOT(版本2.4)针对从UniProt/SwissProt数据库(2012年5月16日下载)提取的人类预测蛋白质组诱饵数据库进行搜索,该数据库包含了角蛋白/胰蛋白酶等已知污染物。搜索参数设置如下:要求完全胰蛋白酶特异性(在赖氨酸或精氨酸残基后切割);允许3个漏切位点;将羧amidomethyl化(C)设为固定修饰;氧化(M)设为可变修饰。前体离子的质量容差设为15 ppm,碎片离子的质量容差设为0.5 Da。

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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