大鼠小脑颗粒细胞IgLON5免疫共沉淀结合伴侣文件

该数据集来自 search.dataone.org,收录大鼠小脑颗粒神经元(CGN)培养物中由 IgLON5 自身抗体免疫沉淀的结合伴侣质谱测序文件,用于研究 IgLON5 相互作用组

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基因组autoimmune diseasecoimmunoprecipitationPeptidesAntibodies
IgLON5 immunoprecipitation files of binding partners in rat granullar cells of the cerebellum

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-11-05

资源简介

大鼠小脑颗粒细胞IgLON5免疫共沉淀结合伴侣文件

IgLON5 immunoprecipitation files of binding partners in rat granullar cells of the cerebellum

该数据集来自 search.dataone.org,收录大鼠小脑颗粒神经元(CGN)培养物中由 IgLON5 自身抗体免疫沉淀的结合伴侣质谱测序文件,用于研究 IgLON5 相互作用组。数据涉及抗 IgLON5 疾病这一罕见神经系统疾病,涵盖 IgLON5 脱落实验(转染人 IgLON5 质粒的 HEK 细胞及 CGN)以及免疫荧光验证的相互作用与抗体效应。可用于探索 IgLON5 的生理功能、其结合蛋白网络及自身抗体对蛋白互作的影响(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:抗 IgLON5 疾病是一种罕见的神经系统疾病,其特征为针对 IgLON5 的自身抗体以及神经退行性变的病理学证据。IgLON5 是一种细胞黏附分子,但其生理功能尚不清楚。我们的目标是研究 IgLON5 相互作用组,并确定 IgLON5 抗体(IgLON5-abs)是否影响这些蛋白质相互作用。方法:通过质谱测序,对使用大鼠小脑颗粒神经元(CGN)培养物中由 IgLON5 自身抗体免疫沉淀的蛋白质进行研究,以探索 IgLON5 相互作用组。使用转染人 IgLON5 质粒的 HEK 细胞及 CGN 探索 IgLON5 的脱落。在转染的 HEK 细胞和大鼠海马神经元中,通过免疫荧光确认 IgLON5 与已鉴定结合伴侣的相互作用及 IgLON5-abs 效应。结果:患者的 IgLON5 抗体共沉淀了所有成员

【主题与分类】

主题标签:autoimmune disease、coimmunoprecipitation、Peptides、Antibodies。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%3Acdfe56689e7be7980ec0cad7d72cbb1546d3175d1fa83e522becefdade119eb6

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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

背景:抗IgLON5疾病是一种罕见的神经系统疾病,其特征为针对IgLON5的自身抗体及神经退行性变的病理学证据。IgLON5是一种细胞黏附分子,但其生理功能尚不清楚。我们的目的是研究IgLON5的相互作用组,并确定IgLON5抗体(IgLON5-abs)是否影响这些蛋白质间的相互作用。方法:通过使用大鼠小脑颗粒神经元(CGNs)培养物,利用IgLON5自身抗体免疫沉淀蛋白质后进行质谱测序,以研究IgLON5相互作用组。使用转染了人IgLON5质粒的HEK细胞及CGNs探究IgLON5的脱落现象。通过免疫荧光技术在转染的HEK细胞和大鼠海马神经元中确认了IgLON5与已识别结合伴侣的相互作用及IgLON5-abs的影响。结果:患者的IgLON5抗体共沉淀了IgLON家族的所有成员以及另外三种表面蛋白。IgLON5主要形成同源多聚体…,该数据集由西班牙巴塞罗那基因组调控中心收集。

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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