空间蛋白质组学揭示重组人laminin-111恢复laminin-α2缺陷肌肉的黏附信号与代谢功能
该数据集来自search.dataone.org,围绕laminin-α2相关先天性肌营养不良(LAMA2-CMD)的空间蛋白质组学研究

基本信息
资源简介
空间蛋白质组学揭示重组人laminin-111恢复laminin-α2缺陷肌肉的黏附信号与代谢功能
Spatial-proteomics reveals recombinant human laminin-111 restores adhesion-signaling and metabolic function to laminin-α2 deficient muscle
该数据集来自search.dataone.org,围绕laminin-α2相关先天性肌营养不良(LAMA2-CMD)的空间蛋白质组学研究。数据涉及重组人laminin-111对laminin-α2缺陷肌肉的黏附信号与代谢功能的恢复作用,涵盖laminin-111、laminin黏附复合物、integrin、dyW小鼠模型、蛋白治疗等主题。可用于研究laminin-211/221缺失导致的细胞骨架与细胞外基质黏附破坏机制,以及laminin-111作为蛋白治疗策略的潜在效果(来源 DataONE,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):Laminin-α2相关先天性肌营养不良(LAMA2-CMD)是一种严重的神经肌肉疾病,由LAMA2基因突变引起,导致异源三聚体laminin-211/221缺失,而它们是骨骼肌细胞外基质的关键组分。它们的缺失破坏了细胞骨架与细胞外基质之间的黏附,导致进行性肌肉萎缩。Laminin-211/221与黏附复合物如dystrophin/utrophin糖蛋白复合物和α7β1-integrins相互作用。然而,这些laminin结合复合物的调控机制以及laminin对骨骼肌大分子网络形成的更广泛影响仍不清楚。我们此前证明,将小鼠laminin-111递送至LAMA2-CMD的dyW−/−小鼠模型可阻止疾病进展、改善力量并延长生存期。我们假设lami
【主题与分类】
主题标签:laminin-111、laminin adhesion complexes、integrin、dyW、Muscular dystrophy、LAMA-CMD、protein therapy、congenital muscular dystrophy、laminin-211。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%3A9a2f6f448c7427b3517d676495888f23d3c64a7493b1856fe8c144923471820b
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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- OpenDataLab:
数据说明
层粘连蛋白-α2相关先天性肌营养不良症(LAMA2-CMD)是一种严重的神经肌肉疾病,由LAMA2基因突变引起,导致异源三聚体层粘连蛋白-211/221缺失,而后者是骨骼肌细胞外基质的关键组分。其缺失破坏了细胞骨架与细胞外基质之间的黏附,导致进行性肌肉萎缩。层粘连蛋白-211/221与抗肌萎缩蛋白/肌营养不良蛋白聚糖复合物及α7β1整合素等黏附复合物相互作用。然而,这些层粘连蛋白结合复合物的调控机制以及层粘连蛋白对骨骼肌大分子网络形成的更广泛影响仍不清楚。我们此前已证明,将小鼠层粘连蛋白-111递送至LAMA2-CMD的dyW−/−小鼠模型可阻止疾病进展、改善肌力并延长生存期。我们假设,胚胎型层粘连蛋白亚型层粘连蛋白-111能够恢复关键的黏附-信号网络。
利用空间蛋白质组学对患者…,,,# 空间蛋白质组学揭示重组人层粘连蛋白-111可恢复层粘连蛋白-α2缺陷肌肉的黏附信号与代谢功能 https://doi.org/10.5061/dryad.j0zpc86qw ## 数据与文件结构说明 ### 用于数据分析的补充表格 * 质量控制与归一化: 数据归一化使用NanoString的GeoMx DSP分析套件完成,利用阴性对照蛋白(IgG变体)的几何均值进行归一化。A列列出本研究中使用的实验组(对照/未受累人类 versus LAMA2-CMD),B列包含与每位患者骨骼肌活检相关的ROI标识。C列至VJ列随后列出GeoMx IPA panel中的蛋白(第1行)以及每个ROI所对应的归一化GeoMx IPA panel“计数”。Sheet 1包含Area ROI的数值,Sheet 2包含单纤维ROI的数据。
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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