大西洋鲑IgM+ B细胞表面蛋白质组复制数据
该数据集汇集了通过质谱从大西洋鲑(Salmo salar)B细胞及头肾细胞系中鉴定出的蛋白质,涵盖ASK与SSP-9细胞系、naïve IgM+ PBLs以及对照与LPS刺激的IgM+ PBLs表面蛋白

基本信息
资源简介
大西洋鲑IgM+ B细胞表面蛋白质组复制数据
Replication Data for: Profiling the Atlantic Salmon IgM+ B cell Surface Proteome: Novel Information on Teleost Fish B Cell Protein Repertoire and Identification of Potential B Cell Markers
该数据集汇集了通过质谱从大西洋鲑(Salmo salar)B细胞及头肾细胞系中鉴定出的蛋白质,涵盖ASK与SSP-9细胞系、naïve IgM+ PBLs以及对照与LPS刺激的IgM+ PBLs表面蛋白。原始数据经Proteome Discoverer 2.2分析,并用Mascot服务器检索NCBI非冗余Salmo salar 2017_1数据库。该数据可用于鱼类B细胞表面标志物筛选与免疫学研究(来源 DataONE)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):由质谱法从大西洋鲑(Salmo salar)B细胞和/或头肾细胞系中鉴定出的蛋白质组合数据集。从ASK和SSP-9细胞系、naïve IgM+ PBLs以及对照与LPS刺激的IgM+ PBLs中分离的表面蛋白进行了蛋白质组学分析。QExactive原始文件使用Proteome Discoverer 2.2软件分析,碎片谱使用内部Mascot服务器检索NCBI非冗余(nr)Salmo salar 2017_1数据库。摘要:鱼类免疫学研究正处于关键阶段,功能性免疫测定日益可用,组学方法取得重大进展。然而,由于差异表达表面标志物可用性有限,对鱼类B细胞及其不同亚群的研究仍具挑战。为应对这一限制,大西洋鲑IgM+ B细胞的细胞表面蛋白质组
【主题与分类】
主题标签:salmon hematopoietic cell lines、salmon B cells、cell surface proteins、Medicine, Health and Life Sciences、Atlantic salmon、cluster of differentiation。本站分类:泌尿生殖系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A79af0973f1438b6f69108e0bc6abe32fdda9cd7e4e0b32ba2d2e2e12e51db183
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- OpenDataLab:
数据说明
由质谱法从大西洋鲑(Salmo salar)B细胞和/或头肾细胞系中鉴定出的蛋白质组合数据集。从ASK和SSP-9细胞系、初始IgM+外周血白细胞(PBLs)以及对照组与LPS刺激的IgM+ PBLs中分离的表面蛋白进行了蛋白质组学分析。使用Proteome Discoverer 2.2软件分析QExactive原始文件,并通过内部Mascot服务器将碎片光谱与NCBI非冗余(nr)Salmo salar 2017_1数据库进行比对搜索。摘要:随着功能性免疫测定方法的日益普及和组学方法的重大进展,鱼类免疫学研究正处于关键时期。然而,由于差异表达表面标记物的可用性有限,对鱼类B细胞及其不同亚群的研究仍面临挑战。为克服这一限制,通过质谱法分析了大西洋鲑IgM+ B细胞的细胞表面蛋白质组,并与从两种贴壁鲑头肾细胞系ASK和SSP-9中检测到的表面蛋白进行了比较。
在鲑鱼IgM+ B细胞上鉴定出的21种分化簇(CD)分子中,基于其哺乳动物同源物已报道的B细胞特异性表面表达,CD22和CD79A被列为潜在标志物的候选。随后对头肾白细胞经流式细胞术分选亚群进行的RT-qPCR分析证实,cd22和cd79a基因在IgM+淋巴样细胞中高表达,但在IgM-非淋巴样悬浮细胞和贴壁细胞中几乎检测不到。同样,在脾脏和腹腔的IgM+或IgT+淋巴样细胞中观察到显著高的cd22和cd79a mRNA水平,而在相应的IgM- IgT-非淋巴样组分中则未观察到。这表明CD22和CD79A的B细胞限制性表达延伸至转录水平,且在不同淋巴组织隔室和免疫球蛋白同种型中保持一致,从而强烈支持CD22的潜力
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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