马来西亚眼镜王蛇毒腺转录组与蛇毒蛋白质组
该数据集来自 search.dataone.org,包含马来西亚眼镜王蛇(Ophiophagus hannah)的毒腺转录组与蛇毒蛋白质组数据

基本信息
资源简介
马来西亚眼镜王蛇毒腺转录组与蛇毒蛋白质组
Venom-gland transcriptome and venom proteome of the Malaysian king cobra (Ophiophagus hannah)
该数据集来自 search.dataone.org,包含马来西亚眼镜王蛇(Ophiophagus hannah)的毒腺转录组与蛇毒蛋白质组数据。转录组采用 Illumina HiSeq™ 平台测定,蛋白质组采用 1D-SDS-PAGE-nano-ESI-LCMS/MS 分析。数据覆盖毒素转录本表达冗余度、23 个毒素家族及主要毒素家族(如三指毒素和蛇毒金属蛋白酶)的亚型多样性,可用于研究眼镜王蛇蛇毒变异、基因复制与多样化以及蛇伤病理生理机制(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:眼镜王蛇(Ophiophagus hannah)广泛分布于亚洲许多地区。本研究旨在探究马来西亚眼镜王蛇(MOh)蛇毒的复杂性,以更好地理解眼镜王蛇蛇毒变异及其蛇伤病理生理学。毒腺转录组采用 Illumina HiSeq™ 平台研究,蛇毒蛋白质组则通过 1D-SDS-PAGE-nano-ESI-LCMS/MS 进行分析。结果:转录组结果显示,尽管聚类数目较少,毒素转录本仍具有高冗余度(3357.36 FPKM/转录本),暗示在受限的蛋白质家族内存在基因复制与多样化。在鉴定的 23 个毒素家族中,三指毒素(3FTxs)和蛇毒金属蛋白酶(SVMPs)具有最多样的亚型。这两个毒素家族也是转录丰度最高的,其后按降序依次为磷酸
【主题与分类】
主题标签:nano-LCMS、ESI-LCMS/MS、venom gland transcriptome、Ophiophagus hannah、venom proteome、king cobra。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%3A2cdf78fb161a720f69e3b223347d967fa1fbde5881327cc59f079ed2b7c08fb1
使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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- OpenDataLab:
数据说明
背景:眼镜王蛇(Ophiophagus hannah)广泛分布于亚洲许多地区。本研究旨在探究马来西亚眼镜王蛇(MOh)蛇毒的复杂性,以更好地理解眼镜王蛇蛇毒的变异及其致伤病理生理学。采用Illumina HiSeq™平台研究蛇毒腺转录组,同时通过1D-SDS-PAGE-nano-ESI-LCMS/MS对蛇毒蛋白质组进行分析。结果:转录组结果显示,尽管聚类数目较少,但毒素转录本具有高度冗余性(3357.36 FPKM/转录本),提示在受限的蛋白质家族内存在基因复制和多样化。在鉴定出的23个毒素家族中,三指毒素(3FTxs)和蛇毒金属蛋白酶(SVMPs)具有最多样的异构体。这2个毒素家族也是转录最丰富的,其后按降序依次为磷脂酶A2(PLA2s)、富含半胱氨酸的分泌蛋白(CRISPs)、Kunitz型抑制剂(KUNs)和L-氨基酸氧化酶(LAAOs)。
十七个毒素家族的mRNA表达水平较低,包括透明质酸酶、DPP-IV和5’-核苷酸酶,这些在此前关于巴厘岛O. hannah毒腺转录组的研究中未见报道。另一方面,MOh蛋白质组包含3FTxs,这是毒液中表达最为丰富的蛋白质(占毒素丰度的43%)。在该毒素家族中,有6种长链、5种短链和2种非传统型3FTx。神经毒素构成了MOh毒液中的主要3FTxs,这与全身性中毒时报道的快速神经肌肉麻痹相一致。毒性酶如LAAOs、SVMPs和PLA2的存在可解释局部中毒时的组织炎症和坏死性破坏。MOh与Naja kaouthia(单眼眼镜蛇)神经毒素在亚型和序列上的差异,与N. kaouthia抗蛇毒血清对MOh毒液交叉中和活性较差的情况相符。此外,眼镜蛇毒因子的存在,
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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