OCRL 在网格蛋白包被小窝裂变与脱壳中的作用:Lowe 综合征细胞研究数据

该数据集来自 Dryad,对应一项关于 OCRL 在网格蛋白包被小窝裂变与脱壳中作用的研究,研究对象为 Lowe 综合征患者成纤维细胞

DryadDryad
dryad
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蛋白质InteractomeProteomicsOCRLclathrin-mediated endocytosis
Data from: A role of OCRL in clathrin-coated pit fission and uncoating revealed by studies of Lowe syndrome cells

基本信息

模态
蛋白质
大小
0.000643237 GB
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

OCRL 在网格蛋白包被小窝裂变与脱壳中的作用:Lowe 综合征细胞研究数据

Data from: A role of OCRL in clathrin-coated pit fission and uncoating revealed by studies of Lowe syndrome cells

该数据集来自 Dryad,对应一项关于 OCRL 在网格蛋白包被小窝裂变与脱壳中作用的研究,研究对象为 Lowe 综合征患者成纤维细胞。数据涉及 OCRL 缺失对网格蛋白介导内吞的影响,包括包被囊泡积累、U 形包被小窝增多、肌动蛋白彗星成核以及 SNX9 与囊泡的关联等。主题涵盖 Interactome、Proteomics、OCRL 与 clathrin-mediated endocytosis,可用于研究 Lowe 综合征与 Dent 病相关的内吞缺陷机制及蛋白质相互作用(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2015。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):肌醇 5-磷酸酶 OCRL 的突变会导致 Lowe 综合征和 Dent 病。尽管 OCRL 作为直接的网格蛋白相互作用因子被招募到晚期网格蛋白包被小窝,但临床表现主要被归因于细胞内分选缺陷。本研究表明,Lowe 综合征患者成纤维细胞中 OCRL 缺失会影响网格蛋白介导的内吞,并导致内吞缺陷。这些细胞表现出网格蛋白包被囊泡的积累以及 U 形网格蛋白包被小窝的增加,这可能是由于包被成分被隔离在未包被囊泡上所致。未能脱去包被的内吞囊泡成核了患者细胞中大量肌动蛋白彗星中的大多数。SNX9 是一种将晚期内吞包被小窝与肌动蛋白聚合偶联的衔接蛋白,我们发现它直接结合 OCRL,并与此类囊泡保持关联。这些 res

【主题与分类】

主题标签:Interactome、Proteomics、OCRL、clathrin-mediated endocytosis。本站分类:其他/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.n5p7g

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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。

数据集大小约 643.2 KB。

数据说明

肌醇5-磷酸酶OCRL的突变会导致Lowe综合征和Dent病。尽管OCRL作为网格蛋白的直接相互作用因子,被招募到晚期网格蛋白包被小窝中,但其临床表现主要归因于细胞内分选缺陷。本研究表明,Lowe综合征患者成纤维细胞中OCRL的缺失影响了网格蛋白介导的内吞作用,并导致内吞缺陷。这些细胞表现出网格蛋白包被囊泡的积累和U形网格蛋白包被小窝的增加,这可能是由于包被成分在未包被囊泡上的隔离所致。未能脱去包被的内吞囊泡成为患者细胞中大量肌动蛋白彗星的主要成核位点。SNX9是一种接头蛋白,它将晚期内吞包被小窝与肌动蛋白聚合联系起来,我们发现它直接与OCRL结合,并持续关联于此类囊泡。这些结果表明,OCRL作为一种脱包被因子发挥作用,而网格蛋白介导的内吞作用缺陷可能促进了OCRL突变患者的病理过程。

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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