白色念珠菌对多聚谷氨酰胺聚集及毒性的抗性

蛋白质量控制破坏可致阿尔茨海默、帕金森和亨廷顿等神经退行性疾病。在人类真菌病原体白色念珠菌中观察polyQ聚集,发现高达230Q不影响其生长和蛋白毒性应激耐受;其蛋白组谷氨酰胺丰富,类似酿酒酵母,后者72Q即有毒性;转录组诱导230Q后无显著变化;蛋白质组突出互作蛋白Sis1和Sgt2,缺失无额外影

pride
2016-12-05 更新
浏览 23
基因组Candida albicansToxicityPolyq proteinsAggregation
PXD003916: Candida albicans is resistant to polyglutamine aggregation and toxicity

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2016-12-05

资源简介

白色念珠菌对多聚谷氨酰胺聚集及毒性的抗性

蛋白质量控制破坏可致阿尔茨海默、帕金森和亨廷顿等神经退行性疾病。在人类真菌病原体白色念珠菌中观察polyQ聚集,发现高达230Q不影响其生长和蛋白毒性应激耐受;其蛋白组谷氨酰胺丰富,类似酿酒酵母,后者72Q即有毒性;转录组诱导230Q后无显著变化;蛋白质组突出互作蛋白Sis1和Sgt2,缺失无额外影响。提示白色念珠菌已进化出克服易聚集蛋白的机制,是研究polyQ相关疾病的模型(来源 ebi.ac.uk)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):蛋白质质量控制的破坏可能是有害的,会对单细胞生物产生毒性作用,并在人类中引起阿尔茨海默病、帕金森病和亨廷顿病等神经退行性疾病。在此,我们研究了聚谷氨酰胺(polyQ)聚集在人类主要真菌病原体白色念珠菌(Candida albicans)中的影响,旨在寻找使这种真菌失活的新方法。然而,我们发现表达长达230Q的聚谷氨酰胺(polyQ)片段对白色念珠菌生长和耐受蛋白质毒性应激的能力没有影响。生物信息学分析表明,白色念珠菌具有与单细胞真菌酿酒酵母(Saccharomyces cerevisiae)相似的富含谷氨酰胺的蛋白质组,而酿酒酵母仅需72Q即可表现出polyQ毒性。令人惊讶的是,全局转录谱显示,在诱导至多达230Q时没有显著变化。蛋白质组学分析突出显示了230Q的两个关键相互作用蛋白Sis1和Sgt2,然而,缺失任一蛋白并未对白色念珠菌的毒性产生额外影响。我们的数据表明,白色念珠菌已进化出强大的机制来克服易聚集蛋白,为研究polyQ相关疾病提供了独特模型。

【主题与分类】

主题标签:Candida albicans、Toxicity、Polyq proteins、Aggregation。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/PXD003916

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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

蛋白质质量控制的破坏可能是有害的,会对单细胞生物产生毒性作用,并在人类中引起阿尔茨海默病、帕金森病和亨廷顿病等神经退行性疾病。在此,我们研究了聚谷氨酰胺(polyQ)聚集在人类主要真菌病原体白色念珠菌(Candida albicans)中的影响,旨在寻找使这种真菌失活的新方法。然而,我们发现表达长达230Q的聚谷氨酰胺(polyQ)片段对白色念珠菌生长和耐受蛋白质毒性应激的能力没有影响。生物信息学分析表明,白色念珠菌具有与单细胞真菌酿酒酵母(Saccharomyces cerevisiae)相似的富含谷氨酰胺的蛋白质组,而酿酒酵母仅需72Q即可表现出polyQ毒性。令人惊讶的是,全局转录谱显示,在诱导至多达230Q时没有显著变化。蛋白质组学分析突出显示了230Q的两个关键相互作用蛋白Sis1和Sgt2,然而,缺失任一蛋白并未对白色念珠菌的毒性产生额外影响。我们的数据表明,白色念珠菌已进化出强大的机制来克服易聚集蛋白,为研究polyQ相关疾病提供了独特模型。

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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