路易体痴呆患者黑质致密部神经黑色素颗粒蛋白质组

该数据集来自 omicsdi.org,聚焦路易体痴呆(DLB)患者黑质致密部神经黑色素颗粒(NMG)的蛋白质组。研究采用激光显微切割与质谱方法,比较 DLB 患者(n=5)与健康对照(n=5)的 NMG 蛋白质组谱差异,并用靶向质谱实验进行验证

omicsdi
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医学影像分类ProteomicsStress granulesSubstantia nigra pars compactaDementia with lewy bodiesNeurodegenerationNeuromelanin granules
The proteome of neuromelanin granules in dementia with Lewy bodies

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

路易体痴呆患者黑质致密部神经黑色素颗粒蛋白质组

该数据集来自 omicsdi.org,聚焦路易体痴呆(DLB)患者黑质致密部神经黑色素颗粒(NMG)的蛋白质组。研究采用激光显微切割与质谱方法,比较 DLB 患者(n=5)与健康对照(n=5)的 NMG 蛋白质组谱差异,并用靶向质谱实验进行验证。结果显示 DLB 患者 NMG 周围组织存在持续氧化损伤和蛋白质降解受损的证据。数据可用于探索 NMG 在帕金森病和 DLB 等神经退行性疾病中的作用(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):神经黑色素颗粒(NMG)是存在于人黑质致密部的类细胞器结构。除神经黑色素外,NMG 还含有蛋白质、脂质和金属。由于含 NMG 的多巴胺能神经元在帕金森病和路易体痴呆(DLB)中优先丢失,推测 NMG 可能在神经退行性过程中发挥作用。迄今为止,这一作用尚未完全阐明,需要进一步研究。因此,我们开展了一项蛋白质组研究,以识别 DLB 患者(n=5)与健康对照(CTRL,n=5)的 NMG 蛋白质组谱差异。我们采用了激光显微切割和基于质谱的方法,其中使用靶向质谱实验进行验证。在 DLB 患者的 NMG 周围(SNSurr.)组织中,我们发现了持续氧化损伤和蛋白质降解受损的证据。

【主题与分类】

主题标签:Proteomics、Stress granules、Substantia nigra pars compacta、Dementia with lewy bodies、Neurodegeneration、Neuromelanin granules。本站分类:神经系统疾病/帕金森病。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/pride/PXD035310

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

神经黑色素颗粒(NMGs)是人黑质致密部中存在的一类细胞器样结构。除神经黑色素外,NMGs还含有蛋白质、脂质和金属。由于含NMG的多巴胺能神经元在帕金森病和路易体痴呆(DLB)中优先丢失,推测NMGs可能在神经退行性过程中发挥作用。迄今为止,这一作用尚未被完全阐明,仍需进一步研究。因此,我们开展了一项蛋白质组学研究,以鉴定DLB患者(n=5)与健康对照(CTRL,n=5)NMGs蛋白质组谱的差异。我们采用了激光显微切割和基于质谱的方法,并使用靶向质谱实验进行验证。在DLB患者的NMG周围(SNSurr.)组织中,我们发现了持续氧化损伤和蛋白质降解受损的证据。作为一种潜在的疾病相关机制,我们发现DLB病例的NMGs中α-突触核蛋白和蛋白S100A9富集,而多种核糖体蛋白的丰度显著降低。

由于已知S100A9能够促进毒性α-突触核蛋白纤维的形成,这一发现提示NMGs参与发病机制,但NMGs究竟是起神经保护作用还是神经毒性作用,其确切角色仍需进一步研究。尽管如此,我们的研究提供了证据表明,蛋白质降解受损、持续的氧化损伤以及潜在神经毒性蛋白聚集物的积累是DLB神经变性的核心机制。

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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