模拟囊性纤维化肺缺氧应激条件下的铜绿假单胞菌蛋白质组

该数据集来自 omicsdi.org,收录模拟囊性纤维化肺营养环境的培养基中、缺氧应激(O2<1%)与有氧条件下培养的铜绿假单胞菌蛋白质组数据,涵盖临床分离株 PASS2、PASS3 与实验室参考株 PAO1,采用 SWATH 质谱与基于 TMT 标记肽段的 data-dependent SPS-M

omicsdi
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基因组分类Cystic fibrosisHypoxiaPseudomonas aeruginosaTmt-msSwath-ms
Pseudomonas aeruginosa proteome under hypoxic stress conditions mimicking the cystic fibrosis lung

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

模拟囊性纤维化肺缺氧应激条件下的铜绿假单胞菌蛋白质组

该数据集来自 omicsdi.org,收录模拟囊性纤维化肺营养环境的培养基中、缺氧应激(O2<1%)与有氧条件下培养的铜绿假单胞菌蛋白质组数据,涵盖临床分离株 PASS2、PASS3 与实验室参考株 PAO1,采用 SWATH 质谱与基于 TMT 标记肽段的 data-dependent SPS-MS3 两种方法进行定量,共定量 3,967 个蛋白质(FDR<1%)。数据可用于研究铜绿假单胞菌适应囊性纤维化患者呼吸道缺氧环境的蛋白机制(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):铜绿假单胞菌是一种革兰氏阴性机会致病菌,也是单基因疾病囊性纤维化(CF)的主要病原体。在 CF 患者呼吸道的缺氧黏液栓中常可分离出高密度铜绿假单胞菌菌落,表明该菌具有高适应能力。尽管该菌流行率高且与患者死亡相关,但使其适应这种缺氧环境的蛋白质机器仍未完全阐明。我们通过执行 SWATH 质谱和针对 TMT 标记肽段的 data-dependent SPS-MS3,对两株铜绿假单胞菌 CF 分离株 PASS2 和 PASS3 以及一株实验室参考株 PAO1 的蛋白质组进行了分析,这些菌株在模拟 CF 肺营养成分的培养基中于缺氧应激(O2<1%)和有氧条件下生长。共定量了 3,967 个铜绿假单胞菌蛋白质(FDR <1%)acros

【主题与分类】

主题标签:Cystic fibrosis、Hypoxia、Pseudomonas aeruginosa、Tmt-ms、Swath-ms。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/pride/PXD007233

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

铜绿假单胞菌是一种革兰氏阴性机会致病菌,也是单基因疾病囊性纤维化(CF)的主要病原体。高密度铜绿假单胞菌菌落常从CF患者呼吸道缺氧的黏液栓中分离获得,表明该菌具有高度适应能力。尽管该菌感染患病率高且相关患者死亡率高,但使其能够适应这种缺氧环境的蛋白质机器仍未完全阐明。我们通过SWATH质谱技术以及对TMT标记肽段进行数据依赖性SPS-MS3分析,对两株铜绿假单胞菌CF分离株PASS2和PASS3以及一株实验室参考菌株PAO1在模拟CF肺部营养成分的培养基中、缺氧应激(O2<1%)和常氧条件下生长的蛋白质组进行了分析研究。在所有三株菌中共定量了3,967种铜绿假单胞菌蛋白质(FDR<1%),约占PAO1预测ORF的71%,是迄今为止临床相关铜绿假单胞菌最全面的蛋白质组。

比较分析显示,当分别将PAO1、PASS2和PASS3在低氧与好氧生长条件下进行比较时,分别有735、640和364种蛋白质的表达量发生了两倍或以上的变化。引人注目的是,在低氧应激下,所有菌株均表现出好氧(cbb3-1和cbb3-2末端氧化酶)、厌氧反硝化及精氨酸发酵所需蛋白质丰度的同步增加,其中两株临床分离株在这些通路中蛋白质的相对表达量更高。此外,功能注释揭示,临床菌株在低氧条件下呈现出独特的复制、膜生物发生和毒力蛋白表达谱,这可能赋予这些细菌生存优势。这些蛋白质谱揭示了铜绿假单胞菌适应低氧机制的多样性,并表明囊性纤维化(CF)分离株启动了强大的分子反应以在这些条件下持续存活。

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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