PXD001353:截短型Tau——新内源性截短体揭示Tau N端区在微管稳定中的作用

Tau是一种微管相关蛋白,它确保了神经元的形态和功能。此外,Tau在阿尔茨海默病(AD)及相关Tau病变中扮演核心角色,在这些疾病中,Tau在退化的神经元内聚集

pride
2015-05-15 更新
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基因组分类质谱数据蛋白质组学阿尔茨海默病神经退行疾病切割位点鉴定截短体分析微管稳定研究
PXD001353: Truncated Tau -  Role of the Tau N-terminal region in microtubule stabilization revealed by new endogenous truncated forms

基本信息

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创建/更新时间
2015-05-15

资源简介

PXD001353:截短型Tau——新内源性截短体揭示Tau N端区在微管稳定中的作用

Tau是一种微管相关蛋白,它确保了神经元的形态和功能。此外,Tau在阿尔茨海默病(AD)及相关Tau病变中扮演核心角色,在这些疾病中,Tau在退化的神经元内聚集

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Tau是一种微管相关蛋白,它确保了神经元的形态和功能。此外,Tau在阿尔茨海默病(AD)及相关Tau病变中扮演核心角色,在这些疾病中,Tau在退化的神经元内聚集。导致Tau病理及其进展的机制远未阐明。在AD大脑中发现的Tau种类中,显示出几种尚未识别的截断Tau片段。理解Tau截断作用的一个重大进步将是确定Tau种类的精确切割位点。这一关键步骤对于生成适当的实验工具以研究每个已识别截断种类对Tau功能/功能障碍的影响是必不可少的。在此,我们采用了一种优化的蛋白质组学方法,并成功从人脑中鉴定出多种新的N端截断Tau种类。由于这些片段的N端残基广泛分布于Tau序列中,可以预期它们对Tau会产生不同的影响。我们通过分析两种N端截断Tau种类(根据最长的Tau异构体,分别从Met11和Gln124残基开始)的生化特性,启动了基于细胞的功能研究,关注Tau的微管功能。我们的结果令人惊讶地显示,当Tau的前123个残基被截断时,其结合并稳定微管的能力更强,这表明Tau的N端可能在调节微管稳定中发挥作用。总体而言,基于我们新发现的N端截断Tau种类的未来研究将为Tau生物学以及AD病理过程中的截断作用提供新的认识。

【主题与分类】

主题标签:质谱数据、蛋白质组学、阿尔茨海默病、神经退行疾病、切割位点鉴定、截短体分析、微管稳定研究。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://ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD001353

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数据说明

Tau是一种微管相关蛋白,它确保了神经元的形态和功能。此外,Tau在阿尔茨海默病(AD)及相关Tau病变中扮演核心角色,在这些疾病中,Tau在退化的神经元内聚集。导致Tau病理及其进展的机制远未阐明。在AD大脑中发现的Tau种类中,显示出几种尚未识别的截断Tau片段。理解Tau截断作用的一个重大进步将是确定Tau种类的精确切割位点。这一关键步骤对于生成适当的实验工具以研究每个已识别截断种类对Tau功能/功能障碍的影响是必不可少的。在此,我们采用了一种优化的蛋白质组学方法,并成功从人脑中鉴定出多种新的N端截断Tau种类。由于这些片段的N端残基广泛分布于Tau序列中,可以预期它们对Tau会产生不同的影响。我们通过分析两种N端截断Tau种类(根据最长的Tau异构体,分别从Met11和Gln124残基开始)的生化特性,启动了基于细胞的功能研究,关注Tau的微管功能。我们的结果令人惊讶地显示,当Tau的前123个残基被截断时,其结合并稳定微管的能力更强,这表明Tau的N端可能在调节微管稳定中发挥作用。总体而言,基于我们新发现的N端截断Tau种类的未来研究将为Tau生物学以及AD病理过程中的截断作用提供新的认识。

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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