数据集 - 通过剂量分辨蛋白质组学解密赖氨酸脱乙酰酶抑制剂作用与蛋白质修饰

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.10304495

标准获取流程：

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数据说明

数据集摘要 赖氨酸脱乙酰酶抑制剂（KDACis）已获批用于治疗皮肤T细胞淋巴瘤（CTCL）和多发性骨髓瘤。尽管其作用机制（MoA）仍不明确，但这些抑制剂可导致组蛋白及其他蛋白质的乙酰化水平升高、基因表达改变和细胞死亡。为了更详细地描述这些药物的作用机制，我们系统性地测量了21种临床和临床前KDACis引起的蛋白质表达、乙酰化和磷酸化的剂量依赖性变化。MV4-11细胞用载体对照和10个递增剂量的相应药物（从100 pM到30 mM）处理6小时。蛋白质经胰蛋白酶消化，得到的11个肽段制备物分别对应一个药物剂量，通过稳定同位素（串联质量标签，TMT-11plex）进行编码并混合。随后，乙酰化肽段通过免疫沉淀富集，磷酸化肽段通过固定化金属亲和色谱（IMAC）富集。携带翻译后修饰的肽段和未修饰肽段分别通过液相色谱串联质谱（LC-MS/MS）进行分析，以进行肽段和蛋白质的鉴定与定量。

此外，Vorinostat和Panobinostat也分别在各自的pEC50浓度下被记录为时间依赖性实验。数据集结构如下：我们在此提供了所有通过decryptM流程（https://github.com/kusterlab/decryptM）处理的曲线数据。每种药物是一个压缩文件夹，包含乙酰化、磷酸化和全蛋白质组数据，以及一个展示曲线的合并PDF文件夹。数据旁边是用于生成curves.txt文件的toml参数文件。时间依赖性数据以“td”表示，剂量依赖性数据以“dd”表示。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。