线粒体电子传递链对糖酵解的氧依赖性约束数据集

该数据集来自 e-cienciaDatos,聚焦透明细胞肾细胞癌(ccRCC)中缺氧与线粒体电子传递链对糖酵解通量的调控

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基因组分类OxygenhypoxiamitochondriaNADHglycolysis
Oxygen-dependent constraint of glycolysis through the mitochondrial electron transport chain dataset

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

线粒体电子传递链对糖酵解的氧依赖性约束数据集

Oxygen-dependent constraint of glycolysis through the mitochondrial electron transport chain dataset

该数据集来自 e-cienciaDatos,聚焦透明细胞肾细胞癌(ccRCC)中缺氧与线粒体电子传递链对糖酵解通量的调控。源站描述显示,缺氧可引发 NADH 还原应激,在细胞外丙酮酸受限时减弱乳酸释放,该反应可被胞质和线粒体靶向的 NADH 氧化酶(LbNOX)恢复;单独抑制 mtETC 足以在丙酮酸受限时减弱糖酵解通量,且与人类 ccRCC 代谢组数据一致。该数据可用于研究 ccRCC 缺氧响应、线粒体复合物 IV 抑制及 AOX 恢复机制(来源 DOI 解析)。

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):缺氧诱导因子(HIFs)在透明细胞肾细胞癌(ccRCC)细胞中呈组成性激活。在此,我们想知道这些细胞是否仍能独立于经典 HIF 激活而对缺氧作出响应。我们发现,当细胞外丙酮酸供应受限时,缺氧引发 NADH 还原应激,从而减弱乳酸释放,而胞质和线粒体靶向的 NADH 氧化酶(LbNOX)的异位表达可恢复该反应。当细胞外丙酮酸受限时,单独抑制线粒体电子传递链(mtETC)就足以减弱糖酵解通量,这一情况与人类 ccRCC 的代谢组学数据一致。此外,该反应可通过药理学或遗传学抑制线粒体复合物 IV 活性来模拟,并可由线粒体靶向的替代氧化酶(AOX)恢复。

【主题与分类】

主题标签:Oxygen、hypoxia、mitochondria、NADH、glycolysis。本站分类:肿瘤/肾癌。

【获取与许可】

源站页面:https://edatos.consorciomadrono.es/citation?persistentId=doi:10.21950/CMDHRD

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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

缺氧诱导因子(HIFs)在透明细胞肾细胞癌(ccRCC)细胞中呈组成性激活状态。在此,我们探究这些细胞是否仍能独立于经典HIF激活途径对缺氧作出响应。我们发现,当细胞外丙酮酸供应受限时,缺氧会引发NADH还原应激,从而减弱乳酸释放,而通过异位表达胞质和线粒体靶向的NADH氧化酶(LbNOX)可恢复这一反应。仅抑制线粒体电子传递链(mtETC)就足以在细胞外丙酮酸有限时减弱糖酵解通量,这一情况与人类ccRCC的代谢组学数据一致。此外,通过药理学或遗传学手段抑制线粒体复合物IV活性可模拟这一反应,而线粒体靶向的替代氧化酶(AOX)则可恢复该反应。因此,我们的数据表明,当丙酮酸可用性受损时,细胞可通过线粒体依赖性的NADH/NAD+升高来响应低氧张力,从而导致糖酵解受到抑制。

该数据集分为三个文件夹:第一个文件夹名为代谢与RNA蛋白质数据。第二个文件夹名为显微镜数据。该文件夹内包含两个额外的子文件夹,分别命名为“图S2A”和“图S2D”,以及一个Excel文件,其中包含了关于图S2A和图S2D数据集的信息。第三个文件夹名为Western印迹数据。

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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