TDP-43分层单细胞蛋白质组学分析揭示肌萎缩侧索硬化症中脊髓运动神经元的蛋白动态

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/massive/MSV000092119

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数据说明

从死后ALS和对照组织中激光捕获的人运动神经元单细胞数据集 (1) ALS试点数据集 (2) TDP43分层数据集 摘要：无偏蛋白质组学已被用于探究肌萎缩侧索硬化症（ALS）患者的中枢神经系统（CNS）组织（大脑、脊髓）和液体基质（脑脊液、血浆）；然而，传统 bulk 组织研究的一个局限是，运动神经元（MN）蛋白质组信号可能被混杂的非MN蛋白质所干扰。近期痕量样本蛋白质组学的进展使得从单个人类MN中获取定量蛋白质丰度数据集成为可能（Cong等，2020b）。在本研究中，我们利用激光捕获显微切割（LCM）和nanoPOTS（Zhu等，2018c）单细胞质谱（MS）为基础的蛋白质组学，探究了来自死后ALS和对照供体脊髓组织的单个MN中蛋白质表达的变化，从而在MN样本中鉴定出2515种蛋白质（每个单个MN中超过900种），并在疾病组之间对1870种蛋白质进行了定量比较。

此外，我们基于免疫反应性、细胞质TDP-43包涵体的存在及其程度，研究了富集/分层MN蛋白质组样本的影响，从而能够在MN样本中鉴定出3368种蛋白质，并在TDP-43分层中分析2238种蛋白质。我们发现，在有或无明显TDP-43细胞质包涵体的MNs之间，差异蛋白质丰度谱存在广泛重叠，这些共同指向ALS中氧化磷酸化、mRNA剪接和翻译以及逆转录体介导的囊泡运输的早期和持续失调。我们的数据首次无偏倚地量化了与TDP-43蛋白病相关的单个MN蛋白质丰度变化，并初步展示了病理分层微量样本蛋白质组学在理解人类神经系统疾病中单细胞蛋白质丰度变化方面的实用性。

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。