肺癌中精氨酸到半胱氨酸替代物增强化疗生存

该数据集来自 omicsdi.org,聚焦肺癌中精氨酸到半胱氨酸(R>C)替代物与化疗生存的关系。源站描述指出,色氨酸和精氨酸是与抗肿瘤活性相关的两种主要限制性氨基酸;色氨酸经 IDO1 代谢抑制 T 细胞,精氨酸则因肿瘤细胞抑制 ASS1 表达而限制 T 细胞活性

omicsdi
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蛋白质预测ArginineSubstituantsKeap1Lung cancerTryptophan
Arginine to Cysteine substitutants in lung cancer enhance survival to chemotherapy

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

肺癌中精氨酸到半胱氨酸替代物增强化疗生存

该数据集来自 omicsdi.org,聚焦肺癌中精氨酸到半胱氨酸(R>C)替代物与化疗生存的关系。源站描述指出,色氨酸和精氨酸是与抗肿瘤活性相关的两种主要限制性氨基酸;色氨酸经 IDO1 代谢抑制 T 细胞,精氨酸则因肿瘤细胞抑制 ASS1 表达而限制 T 细胞活性。此前已知色氨酸短缺可诱导 W>F 替代物,但精氨酸短缺是否诱导精氨酸替代物尚不清楚。本研究在癌症患者蛋白质组中鉴定精氨酸替代,发现肺肿瘤中半胱氨酸富集,并通过生化实验和质谱验证 R>C 替代物的诱导(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):色氨酸和精氨酸是与抗肿瘤活性相关的两种最主要的限制性氨基酸。对于色氨酸,T 细胞分泌的干扰素-γ(IFNg)诱导吲哚胺 2,3-双加氧酶 1(IDO1),将色氨酸分解代谢为犬尿氨酸以抑制 T 细胞活性。对于精氨酸,肿瘤细胞抑制精氨酸琥珀酸合成酶 1(ASS1)表达,以限制 T 细胞活性所需的精氨酸可用性(26560030)。虽然色氨酸短缺会在多种肿瘤类型的蛋白质组中诱导色氨酸到苯丙氨酸(W>F)替代物(35264796),但精氨酸短缺是否诱导精氨酸替代物尚不清楚。在此,我们 interrogated 癌症患者的蛋白质组以寻找精氨酸替代,并鉴定出半胱氨酸(R>C)的强烈富集,且特异性地出现在肺肿瘤中。使用生化测定和质谱,我们验证了 R>C 替代物的诱导

【主题与分类】

主题标签:Arginine、Substituants、Keap1、Lung cancer、Tryptophan。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/pride/PXD043612

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

色氨酸和精氨酸是与抗肿瘤活性相关的两种最显著的限制性氨基酸。对于色氨酸,T细胞分泌的干扰素-γ(IFNg)诱导吲哚胺2,3-双加氧酶1(IDO1),将色氨酸分解代谢为犬尿氨酸,从而抑制T细胞活性。对于精氨酸,肿瘤细胞抑制精氨酸琥珀酸合成酶1(ASS1)的表达,以限制T细胞活性所需的精氨酸可用性(26560030)。虽然色氨酸短缺会在多种肿瘤类型的蛋白质组中诱导色氨酸到苯丙氨酸(W>F)的替换(35264796),但精氨酸短缺是否会诱导精氨酸替换尚不清楚。在此,我们探究了癌症患者的蛋白质组中的精氨酸替换,并发现肺肿瘤中特异性富集半胱氨酸(R>C)替换。通过生化测定和质谱分析,我们验证了精氨酸短缺诱导R>C替换,并表明其与细胞内高半胱氨酸水平的关联。

在肺癌背景下,R>C事件与R>C突变并不重叠,但观察到其与铁死亡基因以及与Kelch样ECH相关蛋白1(KEAP1)铁死亡通路相关的致癌突变存在强相关性。实际上,KEAP1突变可诱导细胞内半胱氨酸水平升高(10.7554/eLife.45572),而在KEAP1突变细胞中表达完整的KEAP1可抑制R>C替代产物。我们进一步证实tRNA错配是R>C事件的潜在机制,并表明增强R>C有助于提高化疗耐药性。因此,我们的工作揭示了一种以半胱氨酸丰富蛋白质组的新机制,肺癌利用精氨酸短缺来更好地承受化疗压力。

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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