five

CAT-S proteomic data (searched result)|蛋白质组学数据集|疾病研究数据集

收藏
Mendeley Data2024-01-31 更新2024-06-27 收录
蛋白质组学
疾病研究
下载链接:
https://figshare.com/articles/dataset/CAT-S_proteomic_data_searched_result_/24078444/1
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
In situ profiling of subcellular proteomic networks in primary and living systems, such as primary cells from native tissues or clinic samples, is crucial for the understanding of life processes and diseases, yet challenging for the current proximity labeling methods (e.g., BioID, APEX) due to their necessity of genetic engineering. Here we report CAT-S, an up-to-date bioorthogonal photocatalytic chemistry-enabled proximity labeling method, that expands proximity labeling to a wide range of primary living samples for in situ profiling of subcellular proteomes. Powered by the newly introduced thioQM labeling warhead and targeted bioorthogonal photocatalytic decaging chemistry, CAT-S enables labeling of mitochondrial proteins in living cells with high efficiency and specificity (up to 87%). We applied CAT-S to distinct cell cultures, mouse tissues as well as primary T cells from human blood, portraying the native-state mitochondrial proteomic characteristics, and unveiled a set of hidden mitochondrial proteins in human proteome. Furthermore, CAT-S allowed quantitative analysis of the in situ proteomic perturbations on dysfunctional tissue samples, exampled by diabetic mouse kidneys, and revealed the alterations of lipid metabolism machinery that drive the disease progression. Given the advantages of non-genetic operation, generality, efficiency as well as spatiotemporal resolution, CAT-S may open new avenues as a proximity labeling strategy for in situ investigation of subcellular proteomic landscape of primary living samples that are otherwise inaccessible.
创建时间:
2024-01-31
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4099个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集

Figshare

Figshare是一个在线数据共享平台,允许研究人员上传和共享各种类型的研究成果,包括数据集、论文、图像、视频等。它旨在促进科学研究的开放性和可重复性。

figshare.com 收录

学生课堂行为数据集 (SCB-dataset3)

学生课堂行为数据集(SCB-dataset3)由成都东软学院创建,包含5686张图像和45578个标签,重点关注六种行为:举手、阅读、写作、使用手机、低头和趴桌。数据集覆盖从幼儿园到大学的不同场景,通过YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8算法评估,平均精度达到80.3%。该数据集旨在为学生行为检测研究提供坚实基础,解决教育领域中学生行为数据集的缺乏问题。

arXiv 收录

中国1km分辨率逐月降水量数据集(1901-2024)

该数据集为中国逐月降水量数据,空间分辨率为0.0083333°(约1km),时间为1901.1-2024.12。数据格式为NETCDF,即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集,通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且,使用496个独立气象观测点数据进行验证,验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地(包含港澳台地区),不含南海岛礁等区域。为了便于存储,数据均为int16型存于nc文件中,降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理,Matlab发布了读入与存储nc文件的函数,读取函数为ncread,切换到nc文件存储文件夹,语句表达为:ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent]),其中XXX.nc为文件名,为字符串需要’’;var是从XXX.nc中读取的变量名,为字符串需要’’;i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间,leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样,研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令,可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。

国家青藏高原科学数据中心 收录

PASCAL VOC 2007

这个挑战的目标是从现实场景中的许多视觉对象类别中识别对象(即不是预先分割的对象)。它基本上是一个监督学习问题,因为它提供了一组标记图像的训练集。已选择的 20 个对象类别是: 人:人 动物:鸟、猫、牛、狗、马、羊 交通工具:飞机、自行车、船、公共汽车、汽车、摩托车、火车 室内:瓶子、椅子、餐桌、盆栽、沙发、电视/显示器 将有两个主要比赛和两个较小规模的“品酒师”比赛。内容:提供的训练数据由一组图像组成;每个图像都有一个注释文件,为图像中存在的 20 个类别之一中的每个对象提供一个边界框和对象类别标签。请注意,来自多个类的多个对象可能出现在同一图像中。

OpenDataLab 收录

SWaT Dataset

SWaT Dataset是一个用于工业控制系统(ICS)安全研究的数据集,包含了模拟的网络攻击和正常操作的数据。该数据集由新加坡科技设计大学(Singapore University of Technology and Design)发布,旨在帮助研究人员开发和测试用于检测工业控制系统中网络攻击的算法和模型。

itrust.sutd.edu.sg 收录