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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
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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
数据主题
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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。
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arXiv 收录