YTHDF蛋白动态O-GlcNAc修饰调控m6A修饰mRNA翻译

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE216570,聚焦YTHDF蛋白的动态O-GlcNAc修饰如何调控m6A修饰mRNA的翻译

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基因组回归GPL246769606
GSE216570: Dynamic O-GlcNAcylation of YTHDF proteins controls translation of m6A-modified mRNA

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

YTHDF蛋白动态O-GlcNAc修饰调控m6A修饰mRNA翻译

Dynamic O-GlcNAcylation of YTHDF proteins controls translation of m6A-modified mRNA

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE216570,聚焦YTHDF蛋白的动态O-GlcNAc修饰如何调控m6A修饰mRNA的翻译。数据包含1个文件GSE216570_series_matrix.txt.gz,属于高通量测序表达谱,物种为9606(人类),平台为GPL24676,本站分类为肿瘤/宫颈癌。可用于研究m6A阅读蛋白YTHDF1、YTHDF3的O-GlcNAc修饰对翻译促进功能的影响,以及其在肿瘤细胞生理与分化中的调控机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 25 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):N6-甲基腺苷(m6A)是哺乳动物中最丰富的内部mRNA核苷酸修饰,调控细胞生理和分化的关键方面。YTHDF蛋白是m6A修饰的主要阅读器,在细胞质中发挥m6A的生理功能。阐明YTHDF蛋白的调控机制对于理解m6A生物学至关重要。在此,我们报告了一种蛋白质翻译后修饰控制YTHDF蛋白生物学功能的机制。我们发现YTHDF1和YTHDF3,而非YTHDF2,携带高水平的营养感应O-GlcNAc修饰。O-GlcNAc修饰通过阻断YTHDF1和YTHDF3与mRNA翻译相关蛋白的相互作用,减弱其翻译促进功能。我们进一步证明,YTHDF1和YTHDF2上的O-GlcNAc修饰调控组装、稳定性和

【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:GPL24676、9606。本站分类:肿瘤/宫颈癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE216570

【使用注意】

· 源站最后修改于 Nov 30 202,引用时请注意版本时效。

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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

N6-甲基腺苷(m6A)是哺乳动物体内最丰富的mRNA内部核苷酸修饰,调控细胞生理和分化的关键方面。YTHDF蛋白是m6A修饰的主要阅读器,在细胞质中发挥m6A的生理功能。阐明YTHDF蛋白的调控机制对于理解m6A生物学至关重要。在此,我们报道了一种蛋白质翻译后修饰控制YTHDF蛋白生物学功能的机制。我们发现YTHDF1和YTHDF3(而非YTHDF2)携带高水平的营养感知O-GlcNAc修饰。O-GlcNAc修饰通过阻断YTHDF1和YTHDF3与mRNA翻译相关蛋白的相互作用,减弱其翻译促进功能。我们进一步证明,YTHDF1和YTHDF2上的O-GlcNAc修饰调控应激颗粒的组装、稳定性和解聚,促进应激颗粒中m6A修饰mRNA的快速交换以从应激中恢复。

因此,我们的研究结果揭示了YTHDF功能的重要调控途径,为mRNA m6A的转录后调控功能增添了额外的复杂性。

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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