Vx-445在内质网应激条件下恢复细胞稳态:生化与蛋白质组学分析_表达蛋白质组学_2
源站描述指出,内质网应激在多种人类疾病中起核心作用,蛋白错误折叠可导致蛋白错误折叠病,囊性纤维化为典型例子,其药物管理依赖调节剂组合,如校正剂Vx-445,靶向CFTR缺陷;体外结合实验尚无法证明校正剂与CFTR在细胞环境中的直接相互作用,机制未明

基本信息
资源简介
Vx-445在内质网应激条件下恢复细胞稳态:生化与蛋白质组学分析_表达蛋白质组学_2
Restoration of Cellular Homeostasis by Vx-445 Under ER Stress Conditions: Insights from Biochemical and Proteomic Assays _ Expression Proteomics_2
该数据集来自Mendeley Data,由Morretta, Elva与Monti, Maria Chiara于2025年发布,主题为表达蛋白质组学,分类属神经系统疾病/其他。源站描述指出,内质网应激在多种人类疾病中起核心作用,蛋白错误折叠可导致蛋白错误折叠病,囊性纤维化为典型例子,其药物管理依赖调节剂组合,如校正剂Vx-445,靶向CFTR缺陷;体外结合实验尚无法证明校正剂与CFTR在细胞环境中的直接相互作用,机制未明。本研究旨在用Thapsigargin诱导内质网应激后,在神经元细胞中探究Vx-445的作用。数据可用于蛋白质组学与神经疾病相关分析(来源 DOI 解析)。
【数据集背景】
源站首次发布:2025。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):内质网(ER)应激是一种病理生理状态,在多种人类疾病的发生中起核心作用。多种细胞内和细胞外因素可损害蛋白质折叠,导致蛋白质错误折叠病(PMDs)。囊性纤维化(CF)是一个显著例子,其药物治疗依赖于调节剂的组合——例如校正剂Vx-445,其靶向囊性纤维化跨膜传导调节因子(CFTR)的缺陷。迄今为止,体外结合试验无法证明校正剂与CFTR在细胞环境中的直接相互作用,使其确切作用机制尚未解决。因此,本研究旨在用Thapsigargin(一种肌浆/内质网Ca2+-ATP酶(SERC的特异性抑制剂)诱导内质网应激后,研究Vx-445在神经元细胞中的作用。
【主题与分类】
主题标签:Proteomics、Expression Proteomics。本站分类:神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/hnrrpyyrvz/1
下载信息
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源站:https://doi.org/10.17632/hnrrpyyrvz.1
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据集大小约 6.51 GB。
数据说明
内质网应激是一种病理生理状态,在多种人类疾病的发展中起着核心作用。多种细胞内和细胞外因素可损害蛋白质折叠,导致蛋白质错误折叠疾病。囊性纤维化是一个显著例子,其药物治疗依赖于调节剂的组合——如校正剂Vx-445,其靶向囊性纤维化跨膜传导调节因子(CFTR)的缺陷。迄今为止,体外结合试验无法证明校正剂与细胞环境中的CFTR之间存在直接相互作用,使其确切作用机制尚未阐明。因此,本研究旨在探讨Vx-445在神经细胞中的作用,在使用Thapsigargin(肌浆/内质网Ca2±ATP酶(SERCA)的特异性抑制剂)诱导内质网应激后,通过涉及生化测定、无标记和功能蛋白质组学的多学科方法进行研究。我们的研究结果表明,Vx-445可能参与氧化应激的调节,其能够降低细胞内ROS水平即为证据。
此外,它还能影响钙稳态,因为它能够使该系统恢复至基础状态,并且似乎参与调节细胞凋亡,这体现在其降低细胞色素c释放的能力上。这些结果得到了表达蛋白质组学和DARTS(药物亲和响应靶稳定性)分析的支持,这两项分析旨在鉴定Vx-445恢复的主要细胞通路以及潜在的蛋白质相互作用伙伴。总体而言,这些发现可能增进我们对CFTR调节剂细胞靶点的理解,并为药物重定位策略提供新机遇。该数据集包含表达蛋白质组学实验的Thapsigargin原始数据。
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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公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




