数据:Doublecortin增强微管以促进软环境中的生长锥推进
该数据集来自 search.dataone.org,围绕 Doublecortin(DCX)这一微管相关蛋白在神经元发育中的作用

基本信息
资源简介
数据:Doublecortin增强微管以促进软环境中的生长锥推进
Data for: Doublecortin reinforces microtubules to promote growth cone advance in soft environments
该数据集来自 search.dataone.org,围绕 Doublecortin(DCX)这一微管相关蛋白在神经元发育中的作用。源站描述涉及 DCX 突变与无脑回畸形谱系脑 malformations 的关系、DCX 与微管的结合机制,以及在 hiPSC 来源的皮层 i3Neurons 中 DCX-MT 相互作用的极化过程。数据主题涵盖牵引力显微镜、微管、生长锥与细胞骨架,可用于研究神经元形态发生、DCX 病理机制及微管结合相关分析(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):Doublecortin(DCX)是未成熟神经元中的一种微管(MT)相关蛋白。DCX 对早期大脑发育至关重要,DCX 突变占所有因发育皮层中神经元迁移失败而引起的无脑回畸形谱系脑 malformations 的近四分之一。通过分析非神经元细胞中的致病性 DCX 错义突变,我们表明 MT 结合的破坏是 DCX 病理学的核心。在经基因组编辑以从内源位点表达 DCX-mEmerald 的人诱导多能干细胞(hiPSC)来源的皮层 i3Neurons 中,DCX-MT 相互作用在神经元形态发生早期就发生极化。DCX 通过两个保守的 DCX 结构域与 MT 相互作用,这些结构域结合在原丝和相邻微管蛋白二聚体之间,该位点在 GTP 水解过程中改变构象。因此,并且与我们之前的结果一致,DCX 具体
【主题与分类】
主题标签:Traction force microscopy、Microtubules、doublecortin、neuronal cell biology、DCX、growth cone、Cytoskeleton。本站分类:神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A82c72225ec5c53b28669cac7713822f2ad20c15f44419a167b0a2c7208eb2175
使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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数据说明
双皮质素(DCX)是未成熟神经元中的一种微管(MT)相关蛋白。DCX对早期大脑发育至关重要,DCX突变约占所有无脑回畸形谱系脑畸形的四分之一,这类畸形源于神经元在发育中的皮层迁移失败。通过分析非神经元细胞中的致病性DCX错义突变,我们发现MT结合的中断是DCX病理的核心。在经基因组编辑从内源位点表达DCX-mEmerald的人诱导多能干细胞(hiPSC)来源的皮层i3Neurons中,DCX-MT相互作用在神经元形态发生的极早期即发生极化。DCX通过两个保守的DCX结构域与MT相互作用,这些结构域结合于原纤维之间及相邻微管蛋白二聚体之间,该位点在GTP水解过程中发生构象变化。因此,与我们先前的结果一致,DCX特异性结合笔直的生长锥MT,而被排除在EB1识别的GTP/GDP-Pi帽之外。比较……该数据集包含用于生成与所引用Current Biology手稿相关的图表和结论的原始数据及分析。
数据收集和分析方法的详细描述可在相关手稿中找到。原始显微镜数据以16位Nikon ND2文件提供,该格式为Nikon Elements显微镜软件的原生格式,或以TIFF文件提供。ND2文件也可通过ImageJ/Fiji的Bioformats插件打开(注意:元数据可能无法正确导入ImageJ),或使用免费提供的Nikon Elements Viewer打开。手稿图表所依据的数据分析以Microsoft Excel电子表格形式提供。,# 数据说明:Doublecortin通过增强微管促进软环境中的生长锥前进 https://doi.org/10.5061/dryad.8sf7m0d01 通讯研究者: Torsten Wittmann torsten.wittmann@ucsf.edu 加利福尼亚大学旧金山分校
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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