GSE57233:朊蛋白(PrP)通过RNA颗粒样mRNP参与翻译,该联系在神经退行性疾病中受损

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE57233,研究朊蛋白(PrP)通过RNA颗粒样mRNP参与翻译,并探讨该联系在神经退行性疾病中的受损机制

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基因组GPL1311210090
GSE57233: The Prion Protein (PrP) is involved in translation via RNA granule-like mRNPs, a connection which is impaired during neurodegenerative diseases

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

GSE57233:朊蛋白(PrP)通过RNA颗粒样mRNP参与翻译,该联系在神经退行性疾病中受损

The Prion Protein (PrP) is involved in translation via RNA granule-like mRNPs, a connection which is impaired during neurodegenerative diseases

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE57233,研究朊蛋白(PrP)通过RNA颗粒样mRNP参与翻译,并探讨该联系在神经退行性疾病中的受损机制。数据包含1个文件(GSE57233_series_matrix.txt.gz),采用高通量测序进行表达谱分析,平台为GPL13112,物种为小鼠(10090)。源站描述指出PrP是成年小鼠大脑中天然存在的mRNP组分,与多种RNA颗粒相关蛋白及翻译机器mRNA共纯化,且与克雅氏病(CJD)或致死性家族失眠症(FFI)相关的PrP突变严重损害该过程。该数据可用于研究PrP在翻译调控中的作用及其在神经退行性疾病中的异常(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 01 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):细胞质RNA颗粒已成为转录后和翻译调控的重要元件。应激颗粒、生殖颗粒和神经元颗粒含有因朊病毒样结构域而能够自组装的RNA结合蛋白。由这些朊病毒样结构域介导的过度组装会导致多种神经退行性疾病。在此,我们报道哺乳动物朊蛋白(PrP)的一个亚群——它也易于自组装、传播并导致毁灭性疾病——是成年小鼠大脑中天然存在的信使核糖核蛋白(mRNP)的组分。与PrP共纯化的生物分子揭示了大量多样的RNA颗粒相关蛋白和编码翻译机器成员的mRNA,表明其在专门的翻译过程中发挥作用。重要的是,与克雅氏病(CJD)或致死性家族失眠症(FFI)相关的PrP突变严重损害了恢复

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 0 B。

【主题与分类】

主题标签:GPL13112、10090。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE57233

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 15 201,引用时请注意版本时效。

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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

细胞质RNA颗粒已成为转录后和翻译调控的重要元件。应激颗粒、生殖颗粒和神经元颗粒含有能够通过类朊病毒结构域进行自组装的RNA结合蛋白。由这些类朊病毒结构域介导的过度组装会导致多种神经退行性疾病。在此,我们报道哺乳动物朊病毒蛋白(PrP)的一个亚群——该蛋白同样易于自组装、传播并导致毁灭性疾病——是成年小鼠大脑中天然存在的信使核糖核蛋白(mRNP)的组成部分。与PrP共纯化的生物分子揭示了大量多样的RNA颗粒相关蛋白以及编码翻译机器成员的mRNA,表明其在一种特化的翻译过程中发挥作用。重要的是,与克雅氏病(CJD)或致死性家族性失眠症(FFI)相关的PrP突变严重损害了从临床前小鼠中回收mRNP的能力,可能代表一个极早期的病理过程。因此,突变型PrP可能导致RNA调控功能障碍,从而加入不断扩大的疾病相关RNP颗粒蛋白行列。

文件Enrichment_analysis.xlsx包含在WT样本池中与PrP共纯化的mRNA(FDR < 0.01),这些mRNA由DESeq2鉴定,并包含CJD和FFI PrP:IP样本池各自的基因计数和log2倍数变化。

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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