GSE289216:NAE1介导的neddylation是效应CD8+ T细胞必需的翻译后修饰检查点
该数据集来自NCBI GEO,标题为NAE1介导的neddylation作为效应CD8+ T细胞必需的翻译后修饰检查点,属于肿瘤/其他分类

基本信息
资源简介
GSE289216:NAE1介导的neddylation是效应CD8+ T细胞必需的翻译后修饰检查点
The NAE1-mediated neddylation operates as an essential posttranslational modification checkpoint for effector CD8+ T cells
该数据集来自NCBI GEO,标题为NAE1介导的neddylation作为效应CD8+ T细胞必需的翻译后修饰检查点,属于肿瘤/其他分类。数据包含1个文件GSE289216_series_matrix.txt.gz,采用高通量测序表达谱技术,物种标签为10090。源站描述指出CD8+ T细胞活化依赖大量代谢、增殖和效应功能相关蛋白,转录组与蛋白组相关性差,凸显翻译后修饰的重要性;neddylation在TCR刺激后激活并在结肠癌患者效应CD8+ T细胞中富集。该数据可用于研究neddylation对CD8+ T细胞蛋白动态的调控及肿瘤免疫相关机制(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Feb 10 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):CD8+ T细胞的最佳活化对于免疫介导的肿瘤破坏至关重要,需要大量参与代谢、增殖和效应功能的蛋白质。尽管大量研究强调了转录调控在此过程中的作用,但配对的转录组和蛋白质组分析显示,RNA谱与蛋白质水平相关性很差。这种差异凸显了翻译后修饰(PTM)在活化过程中控制蛋白质丰度的重要性。然而,PTM对CD8+ T细胞蛋白质动态的影响仍未得到充分探索。我们发现,neddylation(一种最近发现的PTM)在响应T细胞受体(TCR)刺激时被激活,并在结肠癌患者的效应CD8+ T细胞中富集。在机制上,我们发现neddylation的限速酶,神经前体细
【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:GPL34290、10090。本站分类:肿瘤/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE289216
【使用注意】
· 源站最后修改于 Feb 11 202,引用时请注意版本时效。
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数据说明
CD8+ T细胞的最佳活化对于免疫介导的肿瘤杀伤至关重要,这一过程需要大量参与代谢、增殖和效应功能的蛋白质。尽管大量研究强调了转录调控在此过程中的作用,但配对的转录组与蛋白质组分析揭示,RNA谱与蛋白质水平的相关性较差。这一差异凸显了翻译后修饰(PTM)在活化过程中调控蛋白质丰度的重要性。然而,PTM对CD8+ T细胞蛋白质动态的影响仍未被充分探索。我们发现,neddylation——一种近期发现的PTM——在T细胞受体(TCR)刺激下被激活,并在结肠癌患者的效应CD8+ T细胞中富集。在机制上,我们发现neddylation的限速酶——神经前体细胞表达发育下调蛋白8激活酶E1(NAE1)——由NFATc1诱导,后者是TCR信号下游的关键转录因子。
我们的观察发现,NAE1的基因敲除显著扰乱了与激活和线粒体功能相关的蛋白质组景观。因此,缺乏NAE1的CD8+ T细胞表现出严重受损的激活、增殖和存活能力,并伴有线粒体功能受损。与此一致,CD8+ T细胞中NAE1的缺失消除了其抗肿瘤功能并促进了肿瘤进展。相反,NAE1的过表达显著改善了肿瘤浸润CD8+ T细胞的功能。总体而言,我们揭示了neddylation——一种此前未被充分重视的PTM——作为CD8+ T细胞激活的蛋白质组检查点。强制表达NAE1为增强抗肿瘤CD8+ T细胞反应提供了有前景的治疗潜力。
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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