RiboCancer细胞系面板揭示CLL相关Rps15突变通过密码子特异性tRNA容纳缺陷重编程翻译
该数据集来自NCBI GEO,包含一个同源细胞系文库的全基因组翻译组分析数据,涵盖Rpl5、Rpl11、Rpl22敲除及Rpl10、Rps15点突变模型,整合了蛋白质组、Ribo-seq和总RNA-seq

基本信息
资源简介
RiboCancer细胞系面板揭示CLL相关Rps15突变通过密码子特异性tRNA容纳缺陷重编程翻译
A RiboCancer cell line panel reveals that CLL-associated Rps15 mutations translationally rewire transcription through codon-specific tRNA accommodation defects
该数据集来自NCBI GEO,包含一个同源细胞系文库的全基因组翻译组分析数据,涵盖Rpl5、Rpl11、Rpl22敲除及Rpl10、Rps15点突变模型,整合了蛋白质组、Ribo-seq和总RNA-seq。研究发现RP敲除模型翻译变化很小,而RP点突变尤其是CLL相关的Rps15突变导致显著翻译效率改变,可达表达基因的10%。数据可用于研究核糖体蛋白缺陷对翻译调控的影响及白血病相关突变的翻译重编程机制(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Nov 17 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):已在癌症中鉴定出多种靶向核糖体蛋白(RP)的体细胞缺失和点突变。为评估这些变化如何影响核糖体翻译,我们对一个同源细胞系文库应用了全基因组翻译组分析(蛋白质组、Ribo-seq和总RNA-seq),该文库模拟了最常复发的RP缺陷(Rpl5+/-、Rpl11+/-、Rpl22+/-、Rpl22-/-、Rpl10 R98S、Rps15 P131S和Rps15 H137Y)。我们在RP敲除模型中检测到很少的翻译变化。相比之下,RP点突变与显著数量的翻译效率变化相关,在与慢性淋巴细胞白血病(CLL)相关的Rps15突变体中达到表达基因的10%。进一步的冷冻电子显微镜和生化分析揭示,这些Rps15突变改变了Rps15 C端结构域的稳定性,影响这些突变体的翻译延伸循环动力学。
【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:Other、GPL19057、10090。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE310057
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jun 23 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
在癌症中已鉴定出多种靶向核糖体蛋白(RP)的体细胞缺失和点突变。为评估这些改变如何影响核糖体翻译,我们对一个同基因细胞系文库进行了全基因组翻译组分析(蛋白质组、Ribo-seq和总RNA-seq),该文库模拟了最常见的RP缺陷(Rpl5+/-、Rpl11+/-、Rpl22+/-、Rpl22-/-、Rpl10 R98S、Rps15 P131S和Rps15 H137Y)。我们在RP敲除模型中检测到很少的翻译变化。相比之下,RP点突变与显著数量的翻译效率变化相关,在与慢性淋巴细胞白血病(CLL)相关的Rps15突变体中,变化高达表达基因的10%。进一步的冷冻电镜和生化分析揭示,这些Rps15突变改变了Rps15 C端结构域的稳定性,影响这些突变核糖体的翻译延伸循环动力学,并解除氨酰化tRNA在核糖体A位点适应的调控。
利用Ribo-seq和翻译报告基因实验,我们发现这种容纳缺陷表现出密码子特异性,这解释了在Rps15突变细胞中富集这些密码子的基因(如组蛋白)翻译效率降低的原因。最后,在Rps15突变体中翻译效率降低的基因富集了转录调控因子,如转录因子Runx3,导致参与免疫调节的Runx3靶基因下调。总体而言,本研究比较了最常见的体细胞RP突变所施加的翻译重编程。我们提供了关于CLL相关Rps15突变诱导的翻译缺陷的前所未有的机制性见解,并揭示了这些RP突变细胞中翻译与转录失调之间未被充分认识的交互作用。
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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需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




