阿尔茨海默病人脑组织中T217位点磷酸化tau的相互作用组

该数据集来自omicsdi.org,聚焦阿尔茨海默病人脑组织中T217位点磷酸化tau的相互作用组,属于神经系统疾病/阿尔茨海默病分类

omicsdi
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基因组分类Proteomics
The interactome of tau phosphorylated at T217 in Alzheimers disease human brain tissue

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

阿尔茨海默病人脑组织中T217位点磷酸化tau的相互作用组

该数据集来自omicsdi.org,聚焦阿尔茨海默病人脑组织中T217位点磷酸化tau的相互作用组,属于神经系统疾病/阿尔茨海默病分类。研究通过亲和纯化质谱分析pT217和pT231 tau,探究特定tau残基磷酸化如何改变其在AD死后脑组织(n=10)中的相互作用组,样本为APOE e3/e3与e4/e4基因型各5例的平衡队列,以探索AD最强遗传风险因素对磷酸化tau相互作用的影响,并与既往S396/S404位点tau相互作用组数据比较。可用于研究磷酸化tau在AD中的早期作用机制及APOE基因型相关差异(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Tau磷酸化与聚集是阿尔茨海默病的病理特征。苏氨酸217(pT217)和苏氨酸231(pT231)位点磷酸化的tau是阿尔茨海默病的早期体液生物标志物,提示其在疾病早期即已参与。然而,关于这些类型磷酸化tau在阿尔茨海默病中的具体作用仍知之甚少。在此,我们对pT217和pT231 tau进行了亲和纯化质谱分析,以确定特定tau残基的磷酸化如何改变其在阿尔茨海默病死后脑组织(n=10)中的相互作用组。这些患者为APOE e3/e3和e4/e4基因型的平衡队列(各n=5),以探索这一最显著的AD遗传风险因素如何改变磷酸化tau的相互作用。结果还与我们先前检测S396/S404位点磷酸化tau(使用PHF1抗体富集)的相互作用组数据集进行了比较。

【主题与分类】

主题标签:Proteomics。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/massive/MSV000096377

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

Tau蛋白磷酸化与聚集是阿尔茨海默病的病理特征。在苏氨酸217位点(pT217)和苏氨酸231位点(pT231)磷酸化的Tau蛋白是阿尔茨海默病的早期体液生物标志物,提示其在疾病早期即已参与。然而,关于这些特定类型磷酸化Tau蛋白在阿尔茨海默病中的具体作用,目前知之甚少。本研究对pT217和pT231 Tau蛋白进行了亲和纯化质谱分析,以确定特定Tau残基的磷酸化如何改变其在阿尔茨海默病死后脑组织(n=10)中的相互作用组。这些患者为APOE e3/e3和e4/e4基因型的均衡队列(各n=5),以探究这一最显著的阿尔茨海默病遗传风险因素如何改变磷酸化Tau蛋白的相互作用。结果还与我们此前使用相同病例生成的、检测S396/S404位点磷酸化Tau蛋白(使用PHF1抗体富集)的相互作用组数据集进行了比较。pT217亲和纯化质谱鉴定出23种相互作用蛋白(SAINT评分 > 0.65)。与PHF1富集的Tau蛋白相比,pT217富集的Tau蛋白具有更为局限的磷酸化特征,但相互作用蛋白存在显著重叠。

pT217富集的tau的磷酸化模式包括在丝氨酸396和丝氨酸404表位的磷酸化强度低于PHF1富集的tau,提示pT217 tau处于更早期的失调状态。pT217相互作用蛋白在参与蛋白质分解代谢的生物学过程方面最为显著富集,突显了CTLH E3泛素连接酶复合体作为多种磷酸化tau种类的新型相互作用因子(5个相互作用亚基:WDR26、ARMC8、GID8、RANBP9、MAEA)。在APOE e3/e3病例中,pT217与46种蛋白质显著相互作用,而APOE e4/e4病例中为28种。这些相互作用蛋白显著重叠,共有13种蛋白质相同(Fisher精确检验p = 9x10-23)。CTLH E3泛素连接酶亚基在两种APOE基因型中均与磷酸化tau显著相互作用

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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