PXD002759：用于大鼠原代小胶质细胞蛋白质组分析的SILAC方法开发与评价

数据集获取

源站：https://ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD002759

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数据说明

小胶质细胞在中枢神经系统发育、正常功能和变性过程中介导多种生理和病理过程，发挥重要且动态的作用。我们在此报道一种SILAC标记模型系统的开发，该系统适用于原代大鼠小胶质细胞中基于质谱的蛋白质组学分析。首先，通过从Sprague-Dawley大鼠分离新生脑细胞，并将培养物维持在补充胎牛血清且化学成分明确的培养基中，该培养基含有普通氨基酸（轻标培养基）或稳定同位素标记氨基酸（重标培养基），从而建立混合原代胶质细胞培养物。从混合胶质细胞培养物中分离小胶质细胞后，质谱分析表明重标氨基酸的掺入效率为70-80%。在用细菌内毒素脂多糖刺激以诱导经典（M1）激活后，以诱导型一氧化氮合酶上调为判断标准，轻标和重标原代小胶质细胞的反应无法区分。更重要的是，通过所报道的SILAC模型获得的相对定量准确性和蛋白质组覆盖度，使得能够鉴定经典小胶质细胞激活标志物以及经生物信息学分析确定参与小胶质细胞促炎反应的通路。这一可行的原代小胶质细胞SILAC模型的建立，将进一步拓展我们对介导小胶质细胞在多种生理和病理过程中多方面反应的信号通路进行全局规模蛋白质组学分析的能力。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。