Ataxin-2 结构区与无序区对 mRNP 颗粒形成特异性与效率的差异贡献
该数据集来自 NCBI GEO(GSE196739),围绕 Ataxin-2(ATXN2)蛋白的结构区与内在无序区如何差异影响 mRNP 颗粒形成的特异性与效率

基本信息
资源简介
Ataxin-2 结构区与无序区对 mRNP 颗粒形成特异性与效率的差异贡献
Structured and disordered regions of Ataxin-2 contribute differently to the specificity and efficiency of mRNP granule formation
该数据集来自 NCBI GEO(GSE196739),围绕 Ataxin-2(ATXN2)蛋白的结构区与内在无序区如何差异影响 mRNP 颗粒形成的特异性与效率。数据基于果蝇与人 Ataxin-2 蛋白的实验,包含 TRIBE 实验结果,提示 PAM2 基序可能是决定 Ataxin-2 mRNP 颗粒 mRNA 内容的主要因素。数据集含 1 个文件(GSE196739_series_matrix.txt.gz),主题标签涉及 GPL17275 与物种 7227,可用于研究 ATXN2 在 SCA2、ALS 及帕金森病相关翻译调控与颗粒组装机制(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Feb 15 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):Ataxin-2(ATXN2)是一个与脊髓小脑性共济失调 II 型(SCA2)、肌萎缩侧索硬化(ALS)及帕金森综合征相关的基因。其编码蛋白是 ALS 及相关疾病的治疗靶点。ATXN2(在昆虫中为 Atx2)参与翻译调控、mRNA 稳定性以及 mRNP 颗粒的组装,该过程由内在无序区(IDR)介导。既往工作显示,介导部分靶 mRNA 翻译激活的 Atx2 的 LSm(Like-Sm)结构域拮抗 mRNP 颗粒组装。在此,我们通过对果蝇和人 Ataxin-2 蛋白进行一系列实验推进了这些发现。由编辑鉴定 RNA 结合蛋白靶标(TRIBE)实验的结果表明,Ataxin-2 中与 polyA 结合蛋白(PABP)相互作用的 PAM2 基序可能是 Ataxin-2 mRNP 颗粒 mRNA 内容的主要决定因素。C
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个,合计 0 B。
【主题与分类】
主题标签:Other、GPL17275、7227。本站分类:神经系统疾病/帕金森病。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE196739
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jul 22 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
Ataxin-2(ATXN2)是一个与脊髓小脑共济失调II型(SCA2)、肌萎缩侧索硬化(ALS)及帕金森综合征相关的基因。其编码蛋白是ALS及相关疾病的治疗靶点。ATXN2(在昆虫中称为Atx2)在翻译调控、mRNA稳定性以及mRNP颗粒的组装中发挥作用,后者是由内在无序区(IDRs)介导的过程。既往研究表明,Atx2的LSm(Like-Sm)结构域可介导某些靶mRNA的翻译激活,并拮抗mRNP颗粒的组装。本研究通过对果蝇和人源Ataxin-2蛋白进行一系列实验,进一步推进了这些发现。RNA结合蛋白靶标编辑鉴定(TRIBE)实验结果表明,Ataxin-2中与polyA结合蛋白(PABP)相互作用的PAM2基序可能是决定Ataxin-2 mRNP颗粒mRNA组成的主要因素。共定位和共免疫沉淀分析显示,Ataxin-2与PABP之间的结构化相互作用还有助于决定Ataxin-2相关mRNP颗粒的蛋白组分,并促进Ataxin-2与应激颗粒的关联。
最后,在果蝇体内的实验表明,虽然Atx2-LSm结构域对神经退行性变具有保护作用,但结构化的PAM2相互作用和非结构化的IDR相互作用均促进神经退行性变。综上所述,这些数据:(a) 提出了Ataxin-2相互作用在翻译控制不同阶段如何被重塑的设想;(b) 展示了Ataxin-2的结构化和非结构化相互作用如何以不同方式贡献于RNP颗粒凝聚的特异性和效率;© 证明了Ataxin-2蛋白包含多种活性,这些活性可能分别阻止或促进神经退行性变。
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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