阿尔茨海默病脑中淀粉样蛋白β蛋白变体多样性数据集

该数据集来自 omicsdi.org,聚焦阿尔茨海默病(AD)脑中淀粉样蛋白β(Aβ)蛋白变体的多样性。研究采用高分辨率质谱分析6例重度痴呆且病理确诊AD患者脑内纯化的可溶性聚集体与不可溶物质中完整、未消化的Aβ,鉴定出26种独特蛋白变体,包括多种N端和C端截短,且这些变体在可溶性与不可溶性聚集体间

omicsdi
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蛋白质分类Post-translational modifications (ptms)Amyloid-betaProteoformsAlzheimer’s diseaseTop-down mass spectrometryTruncations
Diversity of Amyloid-beta Proteoforms in the Alzheimer's Disease Brain

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

阿尔茨海默病脑中淀粉样蛋白β蛋白变体多样性数据集

该数据集来自 omicsdi.org,聚焦阿尔茨海默病(AD)脑中淀粉样蛋白β(Aβ)蛋白变体的多样性。研究采用高分辨率质谱分析6例重度痴呆且病理确诊AD患者脑内纯化的可溶性聚集体与不可溶物质中完整、未消化的Aβ,鉴定出26种独特蛋白变体,包括多种N端和C端截短,且这些变体在可溶性与不可溶性聚集体间存在分布差异。数据可用于探究Aβ蛋白变体与AD病理的关联(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):淀粉样蛋白β(Aβ)在阿尔茨海默病(AD)的发病机制中起关键作用,但人们对人AD脑中存在的蛋白变体知之甚少。我们使用高分辨率质谱分析了来自6例重度痴呆且病理确诊AD患者脑中纯化的可溶性聚集体和不可溶物质的完整、未消化的Aβ。可溶性聚集体尤其相关,因为它们被认为是Aβ毒性最强的形式。我们发现了多种Aβ肽,包括26种独特蛋白变体,涵盖多种N端和C端截短。N端和C端截短分别占检测到的Aβ蛋白变体数量的73%和30%。Aβ蛋白变体在可溶性和更不可溶的聚集体之间分离,N端截短在不可溶物质中占主导,而C端截短分离到可溶性聚集体中。

【主题与分类】

主题标签:Post-translational modifications (ptms)、Amyloid-beta、Proteoforms、Alzheimer’s disease、Top-down mass spectrometry、Truncations。本站分类:神经系统疾病/阿尔茨海默病。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/pride/PXD006552

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 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

β-淀粉样蛋白(Aβ)在阿尔茨海默病(AD)的发病机制中起关键作用,但人们对人AD脑中存在的蛋白质变体知之甚少。我们采用高分辨率质谱法,对6例重度痴呆且经病理确诊为AD的患者脑内纯化的可溶性聚集体和不溶性物质中完整、未经消化的Aβ进行了分析。可溶性聚集体尤为重要,因为其被认为是Aβ毒性最强的形式。我们发现了Aβ肽的多样性,共有26种独特的蛋白质变体,包括各种N端和C端截短形式。在检测到的Aβ蛋白质变体数量中,N端和C端截短形式分别占73%和30%。Aβ蛋白质变体在可溶性聚集体和更难溶的聚集体之间呈现分离分布,N端截短形式在难溶物质中占主导,而C端截短形式则分离至可溶性聚集体中。相比之下,经典Aβ仅占已鉴定蛋白质变体数量的少数(15.3%),且在可溶性与更难溶性聚集体之间无分布差异。

许多截短的Aβ蛋白变体的相对丰度与死后间隔时间无关,表明它们并非人为假象。Aβ蛋白变体的这种异质性加深了我们对AD的理解,并为研究该疾病的病理机制提供了许多新途径,对治疗开发具有重要意义。

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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