NACC2-NTRK2 融合蛋白激活的关键结构域

NACC2-NTRK2 融合蛋白激活的关键结构域。该数据集包含带注释的免疫印迹原始图像,以配合文章使用,并包含展示各图中定量结果的文件

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时间序列分类肿瘤脑肿瘤NTRK融合蛋白免疫印迹定量分析
Critical Domains for NACC2-NTRK2 Fusion Protein Activation

基本信息

模态
时间序列
大小
0.261771191 GB
任务类型
分类
许可
Creative Commons Attribution 4.0 International
创建/更新时间
2026-10-08
版本
Version v1

资源简介

NACC2-NTRK2 融合蛋白激活的关键结构域

NACC2-NTRK2 融合蛋白激活的关键结构域。该数据集包含带注释的免疫印迹原始图像,以配合文章使用,并包含展示各图中定量结果的文件

Critical Domains for NACC2-NTRK2 Fusion Protein Activation

【数据集背景】

源站首次发布:2024。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):NACC2-NTRK2 融合蛋白激活的关键结构域。作者:Wei Yang、April N. Meyer、Zian Jiang、Xuan Jiang 和 Daniel J. Donoghue。该数据集包含带注释的免疫印迹原始图像,以配合文章使用,并包含展示各图中定量结果的文件。摘要:神经营养受体酪氨酸激酶(NTRKs)属于受体酪氨酸激酶(RTK)家族。NTRKs 负责激活多种下游信号通路,这些通路调控细胞生长、增殖、分化和凋亡。NTRK 相关突变常导致肿瘤发生,并引起包括 MAPK、JAK/STAT 和 PLCγ 在内的下游信号通路异常激活。本研究表征了导致毛细胞型星形细胞瘤和儿童胶质母细胞瘤的 NACC2-NTRK2 致癌融合蛋白。该融合连接了 BTB 结构域(Broad-complex、Tramtrac

【主题与分类】

主题标签:肿瘤、脑肿瘤、NTRK、融合蛋白、免疫印迹、定量分析。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.10416607

使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据集大小约 261.8 MB。

数据说明

NACC2-NTRK2融合蛋白激活的关键结构域。作者:Wei Yang、April N. Meyer、Zian Jiang、Xuan Jiang和Daniel J. Donoghue。该数据集包含免疫印迹的注释原始图像,以配合文章,以及显示各图中呈现的定量数据的文件。摘要:神经营养性受体酪氨酸激酶(NTRKs)属于受体酪氨酸激酶(RTK)家族。NTRKs负责激活多个下游信号通路,这些通路调控细胞生长、增殖、分化和凋亡。NTRK相关突变常导致肿瘤发生,并引起下游信号通路(包括MAPK、JAK/STAT和PLCγ)的异常激活。本研究表征了导致毛细胞型星形细胞瘤和儿童胶质母细胞瘤的NACC2-NTRK2致癌融合蛋白。该融合将NACC2(伏隔核相关蛋白2)的BTB结构域(Broad-complex、Tramtrack和Bric-a-brac结构域)与NTRK2的跨膜螺旋和酪氨酸激酶结构域连接在一起。我们着重于鉴定该融合蛋白生物活性的关键结构域。

基于NACC2 BTB结构域与另一种含BTB的蛋白PLZF的结构比较,我们在BTB结构域的带电口袋或单体核心中引入了突变。同时,我们在NTRK2衍生部分也引入了突变,以便比较临床上报道的两种不同断点。研究显示,NTRK2激酶结构域的激活依赖于NACC2-NTRK2中BTB结构域的多聚化。破坏BTB介导的多聚化的突变显著降低了激酶活性及下游信号传导。这些突变能够消除生物学活性的能力表明,抑制BTB结构域可能是治疗NACC2-NTRK2诱导的癌症的一种潜在方法。去除跨膜螺旋可增强融合蛋白的稳定性并提高NACC2-NTRK2融合蛋白的活性。

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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