PXD006216:化疗诱导的细胞衰老以脂质调控异常和脂质过氧化为特征

用依托泊苷处理小鼠黑色素瘤细胞,经活细胞荧光SA-b-Gal检测和FACS富集衰老细胞,行无标记定量蛋白质组学,并与增殖、静息细胞比较

pride
2017-11-06 更新
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基因组分类Maxquant lfqLipid peroxidationMusQ-exactiveChemotherapy-induced senescenceQuant proteomics
PXD006216: Chemotherapy-induced cellular senescence is characterized by aberrant lipid regulation and lipid peroxidation

基本信息

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分类
创建/更新时间
2017-11-06

资源简介

PXD006216:化疗诱导的细胞衰老以脂质调控异常和脂质过氧化为特征

用依托泊苷处理小鼠黑色素瘤细胞,经活细胞荧光SA-b-Gal检测和FACS富集衰老细胞,行无标记定量蛋白质组学,并与增殖、静息细胞比较。分析显示,衰老细胞高表达糖脂加工、脂质代谢和脂质过氧化通路,含大量脂滴并摄入胞外脂质;过量神经酰胺或甘油三酯可致肿瘤细胞自发衰老。氧化还原诱导脂质过氧化、活性醛积累及醛解毒酶表达是三种DNA损伤化疗药诱导TIS的关键特征(来源 ebi.ac.uk)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):当正常细胞接近其增殖极限时,会停滞并发生复制性衰老,表现出细胞体积增大、形态扁平以及衰老相关β-半乳糖苷酶(SA-b-Gal)激活。一部分正常细胞或肿瘤细胞在体外或体内暴露于依托泊苷等化疗药物后,会产生一种相关反应,其细胞表型相似,被称为治疗诱导性衰老(TIS)。包括TIS细胞在内的样本中高度的细胞异质性,可能妨碍对衰老特异性因子的可靠判定,并阻碍用于功能分析的标志物和靶点的发现。作为TIS研究模型,我们用化疗药依托泊苷处理小鼠黑色素瘤细胞,应用活细胞荧光SA-b-Gal衰老检测,并利用荧光激活细胞分选(FACS)富集TIS细胞。将富集的衰老细胞样本与增殖细胞样本和静息细胞样本一起,进行质谱和非标记定量蛋白质组学分析。系统生物学分析显示,衰老细胞中调控糖脂加工、脂质代谢和脂质过氧化的蛋白和通路表达上调。观察到多种糖苷酶的衰老相关激活,以及几种主要脂质调节蛋白的细胞表面表达升高。发现衰老细胞含有大量脂滴,并且其摄取多种细胞外脂质的程度与SA-b-Gal表达水平相关;还观察到肿瘤细胞在神经酰胺或甘油三酯过量存在时会发生自发衰老。氧化还原诱导的脂质过氧化会导致细胞活性醛积累,并随之引起醛解毒酶表达;这被观察到是三种DNA损伤性化疗药物诱导的TIS的一个关键特征。

【主题与分类】

主题标签:Maxquant lfq、Lipid peroxidation、Mus、Q-exactive、Chemotherapy-induced senescence、Quant proteomics。本站分类:肿瘤/皮肤癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD006216

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

当正常细胞接近其增殖极限时,会停滞并发生复制性衰老,表现出细胞体积增大、形态扁平以及衰老相关β-半乳糖苷酶(SA-b-Gal)激活。一部分正常细胞或肿瘤细胞在体外或体内暴露于依托泊苷等化疗药物后,会产生一种相关反应,其细胞表型相似,被称为治疗诱导性衰老(TIS)。包括TIS细胞在内的样本中高度的细胞异质性,可能妨碍对衰老特异性因子的可靠判定,并阻碍用于功能分析的标志物和靶点的发现。作为TIS研究模型,我们用化疗药依托泊苷处理小鼠黑色素瘤细胞,应用活细胞荧光SA-b-Gal衰老检测,并利用荧光激活细胞分选(FACS)富集TIS细胞。将富集的衰老细胞样本与增殖细胞样本和静息细胞样本一起,进行质谱和非标记定量蛋白质组学分析。系统生物学分析显示,衰老细胞中调控糖脂加工、脂质代谢和脂质过氧化的蛋白和通路表达上调。观察到多种糖苷酶的衰老相关激活,以及几种主要脂质调节蛋白的细胞表面表达升高。发现衰老细胞含有大量脂滴,并且其摄取多种细胞外脂质的程度与SA-b-Gal表达水平相关;还观察到肿瘤细胞在神经酰胺或甘油三酯过量存在时会发生自发衰老。氧化还原诱导的脂质过氧化会导致细胞活性醛积累,并随之引起醛解毒酶表达;这被观察到是三种DNA损伤性化疗药物诱导的TIS的一个关键特征。

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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