癌症相关BCL-2突变体揭示venetoclax耐药机制的可重复数据
本数据集为Advanced Science论文的配套可重复数据,涵盖该研究发表图表所需的全部底层数据,包括western blot密度定量数据以及多种实验的数值结果:生物膜干涉、微量热泳动、氢氘交换质谱、圆二色光谱、光漂白后荧光强度损失、荧光相关光谱、细胞死亡实验和smac-mCherry释放实验

基本信息
资源简介
癌症相关BCL-2突变体揭示venetoclax耐药机制的可重复数据
Replicate Data For: Cancer-associated BCL-2 mutants reveal mechanisms towards venetoclax resistance
本数据集为Advanced Science论文的配套可重复数据,涵盖该研究发表图表所需的全部底层数据,包括western blot密度定量数据以及多种实验的数值结果:生物膜干涉、微量热泳动、氢氘交换质谱、圆二色光谱、光漂白后荧光强度损失、荧光相关光谱、细胞死亡实验和smac-mCherry释放实验。数据聚焦BCL-2突变与venetoclax耐药机制,可用于肿瘤与白血病相关研究,支持结果复现与后续分析(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):本数据集包含Aufdermauer与de Ridder等人发表于Advanced Science的论文中整合的全部底层数据,并包含复现已发表图表所需的全部数据。数据由western blot密度定量数据以及论文中描述的以下实验的数值数据组成:生物膜干涉、微量热泳动、氢氘交换质谱、圆二色光谱、光漂白后荧光强度损失、荧光相关光谱、细胞死亡实验和smac-mCherry释放实验。摘要:BCL-2是一种抗凋亡蛋白,在癌症中常上调,使细胞在致癌应激下仍能存活。这种BCL-2依赖性使肿瘤细胞对venetoclax敏感,venetoclax是一种FDA批准用于治疗慢性淋巴细胞白血病的药物。然而,治疗诱导的BCL-2突变频繁
【主题与分类】
主题标签:Basic sciences、Biological sciences、Clinical sciences、B-cell lymphoma-2、venetoclax、resistance mutations、cancer、apoptosis。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://rdr.kuleuven.be/citation?persistentId=doi:10.48804/ZMV1QJ
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数据说明
该数据集包含Aufdermauer和de Ridder等人发表于《Advanced Science》的论文中整合的所有基础数据,并包含复现已发表图表所需的全部数据。数据包括光密度蛋白质印迹数据以及论文中所述以下检测的数值数据:生物膜干涉技术、微量热泳动、氢氘交换质谱、圆二色光谱偏振法、光漂白后荧光强度损失、荧光相关光谱、细胞死亡检测和smac-mCherry释放检测。摘要:BCL-2是一种抗凋亡蛋白,在癌症中常上调,使细胞在致癌应激下仍能存活。这种对BCL-2的依赖性使肿瘤细胞对venetoclax敏感,venetoclax是一种FDA批准用于治疗慢性淋巴细胞白血病的药物。然而,治疗诱导的BCL-2突变常导致耐药性。虽然据报道G101V和D103Y突变会破坏BCL-2与venetoclax的相互作用,但我们尚不清楚其他突变如何导致耐药性。
在此,我们对venetoclax结合位点内外频繁发生的癌症相关BCL-2突变进行了全面比较。我们发现,除了破坏venetoclax相互作用外,G101V和D103Y还增加了对促凋亡蛋白的螯合和抑制,揭示了这些突变的双重效应。我们还将V156D、A113G、R129L和R139H定义为先前未表征的、赋予venetoclax耐药性的BCL-2突变。值得注意的是,V156D通过变构方式阻断venetoclax结合,而不改变对促凋亡蛋白的抑制。其他BCL-2突变体,如A113G、R129L和R139H,在venetoclax结合方面未表现出改变,但venetoclax无法有效地从细胞中的抑制性复合物中释放其促凋亡伙伴。最后,sonrotoclax以高亲和力与所有venetoclax耐药的BCL-2突变体结合,然而其针对这些BCL-2突变体的效力
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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