TLNRD1-GFP Pulldown in HEK293T Cells

从HEK293T细胞中提取的人TLNRD1-GFP和GFP的pulldown，用于质谱分析其结合伙伴。

The pulldown of human TLNRD1-GFP and GFP extracted from HEK293T cells, used for mass spectrometry analysis of their binding partners.

原始信息汇总

数据集概述

1. 蛋白质组数据

数据集名称	描述	查看数据集	参考文献
TLNRD1-GFP Pulldown in HEK293T Cells	通过质谱分析HEK细胞中TLNRD1-GFP和GFP的pulldown，研究结合伙伴。	查看数据集	Ball et al., 2023
Talin1-GFP Pulldown in U2OS Cells	使用质谱研究U2OS细胞中Talin1-GFP和GFP的pulldown。	查看数据集	Gough et al., 2021
Sharpin-GFP Pulldown in HEK293T Cells	通过质谱分析HEK293T细胞中Sharpin-GFP和GFP的pulldown，识别结合伙伴。	查看数据集	Khan et al., 2017
Plasma Membrane, Endosomal, and Cytoplasmic Fractions in Mouse Embryonic Fibroblast	细胞分馏实验，识别小鼠胚胎成纤维细胞中的新型内体蛋白。	查看数据集	Alanko et al., 2015
Proteomic analysis of filamin-A, IQGAP1, Rac1 and RCC2 binding partners	分析HEK293T细胞中filamin-A-GFP, IQGAP1-GFP, Rac1和RCC2-GFP的pulldown，识别结合伙伴。	查看数据集	Jacquemet et al., 2013

2. 测序数据

数据集名称	测序类型	描述	查看数据集	参考文献
MYO10-Filopodia Breast Tumor Xenograft Expression Dataset	RNA-Seq	来自表达非靶向控制shRNA（4个肿瘤）或Myosin-X靶向shRNA（4个肿瘤）的MCF10DCIS.com细胞系皮下乳腺癌异种移植的mRNA测序数据。	查看数据集	Peuhu et al., 2022

3. 图像数据

• CellTracksColab

  数据集名称	描述	链接	参考文献
  CellTracksColab - breast cancer cell dataset	用于"CellTracksColab—A平台用于编译、分析和探索跟踪数据"手稿的数据集。	查看数据集	Jacquemet et al., 2024
  CellTracksColab - Filopodia dataset	用于"CellTracksColab—A平台用于编译、分析和探索跟踪数据"手稿的数据集。	查看数据集	Jacquemet et al., 2024
  CellTracksColab - T cell dataset (full)	用于"CellTracksColab—A平台用于编译、分析和探索跟踪数据"手稿的数据集。	查看数据集	Jacquemet et al., 2024

• NanoPyx

  数据集名称	描述	链接	参考文献
  NanoPyx - Figures Data	NanoPyx - Figures Data	查看数据集	Saraiva et al., 2023

• TLNRD1 is a CCM complex component and regulates endothelial barrier integrity

  数据集名称	描述	链接	参考文献
  TLNRD1 figures	用于"TLNRD1是CCM复合体成分并调节内皮屏障完整性"文章的原始显微镜图像。	查看数据集	Ball et al., 2023

• High-fidelity 3D live-cell nanoscopy through data-driven enhanced super-resolution radial fluctuation

  数据集名称	描述	链接	参考文献
  eSRRF - Supplementary Data	eSRRF手稿中使用的数据集	查看数据集	Laine et al., 2023

• Fast4DReg

  数据集名称	描述	链接	参考文献
  Fast4DRegistration	手稿中使用的数据	查看数据集	Pylvänäinen et al., 2023
  Training dataset for Fast4DReg workshop	Fast4DReg工作坊数据	查看数据集	Pylvänäinen et al., 2023

• TrackMate

  数据集名称	描述	链接	参考文献
  Tracking label images with TrackMate	用于TrackMate标签图像检测器教程的数据集。	查看数据集	Ershov et al., 2022
  Tracking with TrackMate using mask images of cell migration	用于TrackMate掩码检测器教程的数据集。	查看数据集	Ershov et al., 2022
  Tracking cell migration with the TrackMate threshold detector	用于TrackMate阈值检测器教程的数据集。	查看数据集	Ershov et al., 2022
  T cells migration followed with TrackMate	使用StarDist在TrackMate中跟踪的ICAM-1上的T细胞迁移数据集。	查看数据集	Ershov et al., 2022
  Segmenting cells in a spheroid in 3D using 2D StarDist within TrackMate	使用2D StarDist在TrackMate中分割3D球体中的细胞的数据集。	查看数据集	Ershov et al., 2022
  Tracking focal adhesions with TrackMate and Weka - tutorial dataset 1	用于跟踪焦点粘附的数据集，MDA-mb-231细胞表达GFP-paxillin。	查看数据集	Ershov et al., 2022
  Tracking focal adhesions with TrackMate and Weka - tutorial dataset 2	用于跟踪焦点粘附的数据集，人真皮微血管血内皮细胞。	查看数据集	Ershov et al., 2022
  Tracking breast cancer cells migrating collectively with TrackMate-Cellpose	使用TrackMate-Cellpose跟踪集体迁移的乳腺癌细胞的数据集。	查看数据集	Ershov et al., 2022
  Cancer cell migration followed with TrackMate	用于分析TrackMate中迁移的乳腺癌细胞的数据集。 教程。	查看数据集	Ershov et al., 2022
  Tracking Glioblastoma-astrocytoma cells with TrackMate-Cellpose	在聚丙烯酰胺凝胶上迁移的Glioblastoma-astrocytoma U373细胞的数据集。	查看数据集	Ershov et al., 2022
  Cell migration with ERK signalling	跟踪表达ERK和核染色的细胞的电影，使用TrackMate跟踪，后来使用MATLAB分析。	查看数据集	Ershov et al., 2022
  Quantitative comparison of tracking performance using TrackMate-Helper.	我们使用TrackMate-Helper评估了TrackMate在涵盖广泛生物学和成像情况的四个数据集上的性能。	查看数据集	Ershov et al., 2022

• Democratising deep learning for microscopy with ZeroCostDL4Mic

  数据集名称	描述	链接	参考文献
  ZeroCostDL4Mic - Noise2Void (3D) example training and test dataset	A2780卵巢癌

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

TLNRD1-GFP Pulldown in HEK293T Cells数据集的构建基于蛋白质相互作用研究，通过将人类TLNRD1-GFP和GFP在HEK293T细胞中进行免疫沉淀，随后利用质谱分析技术鉴定其结合伴侣。该方法旨在揭示TLNRD1在细胞内的相互作用网络，为理解其在细胞生物学中的功能提供分子基础。实验设计严谨，确保了数据的可靠性和可重复性。

使用方法

TLNRD1-GFP Pulldown in HEK293T Cells数据集的使用方法包括通过PRIDE数据库访问原始质谱数据，利用生物信息学工具进行蛋白质相互作用网络分析。研究者可以结合其他组学数据，如转录组或蛋白质组数据，进一步挖掘TLNRD1的功能机制。此外，该数据集还可用于开发新的蛋白质相互作用预测算法，或作为验证实验的参考数据。

背景与挑战

背景概述

TLNRD1-GFP Pulldown in HEK293T Cells数据集由Cell Migration Lab的研究团队于2023年创建，主要研究人员包括Ball等人。该数据集的核心研究问题聚焦于TLNRD1蛋白在HEK293T细胞中的相互作用网络，旨在通过质谱分析揭示其结合伴侣。TLNRD1作为CCM复合物的组成部分，在调控内皮屏障完整性中发挥关键作用。该数据集为理解TLNRD1的生物学功能及其在细胞迁移和信号传导中的作用提供了重要数据支持，相关研究成果已发表在预印本平台bioRxiv上，对细胞生物学和蛋白质组学领域具有显著影响力。

当前挑战

TLNRD1-GFP Pulldown in HEK293T Cells数据集在构建过程中面临多重挑战。首先，质谱分析的高通量数据处理需要精确的算法和工具，以确保结合伴侣的准确鉴定。其次，TLNRD1蛋白的低丰度及其与其他蛋白的弱相互作用增加了实验的复杂性，可能导致关键结合伴侣的遗漏。此外，HEK293T细胞的异质性和实验条件的微小变化可能影响结果的重复性和可靠性。在数据分析阶段，如何从大量质谱数据中筛选出具有生物学意义的相互作用网络，并验证其功能相关性，是另一个亟待解决的难题。这些挑战不仅考验了实验技术的精确性，也对数据分析和解释提出了更高的要求。

常用场景

经典使用场景

TLNRD1-GFP Pulldown in HEK293T Cells数据集在蛋白质组学研究中具有重要应用，特别是在研究蛋白质相互作用网络时。该数据集通过质谱分析技术，鉴定了TLNRD1-GFP在HEK293T细胞中的结合伴侣，为揭示TLNRD1在细胞信号传导和细胞骨架调控中的功能提供了关键数据。研究人员可以利用该数据集深入探讨TLNRD1与其他蛋白质的相互作用机制，从而揭示其在细胞生物学中的具体作用。

解决学术问题

TLNRD1-GFP Pulldown in HEK293T Cells数据集解决了蛋白质相互作用研究中的关键问题，特别是在识别和验证特定蛋白质的结合伴侣方面。通过该数据集，研究人员能够系统地分析TLNRD1在细胞内的相互作用网络，揭示其在细胞信号传导、细胞骨架调控等生物学过程中的具体功能。这一数据集为理解TLNRD1在细胞生物学中的作用提供了重要的实验依据，推动了相关领域的研究进展。

实际应用

TLNRD1-GFP Pulldown in HEK293T Cells数据集在实际应用中具有广泛的价值，特别是在药物开发和疾病机制研究中。通过分析TLNRD1的结合伴侣，研究人员可以识别潜在的药物靶点，为开发针对TLNRD1相关疾病的治疗策略提供理论支持。此外，该数据集还可用于研究TLNRD1在肿瘤发生、血管生成等病理过程中的作用，为相关疾病的诊断和治疗提供新的思路。

数据集最近研究

最新研究方向

在细胞迁移与蛋白质相互作用研究领域，TLNRD1-GFP Pulldown in HEK293T Cells数据集为揭示TLNR1蛋白在细胞内的结合伙伴及其功能提供了重要线索。该数据集通过质谱分析技术，系统鉴定了TLNR1-GFP在HEK293T细胞中的相互作用蛋白，为研究TLNR1在细胞黏附、信号传导及内皮屏障完整性调控中的作用奠定了基础。近年来，随着单细胞技术与深度学习在蛋白质组学中的应用，研究者能够更精确地解析TLNR1及其结合蛋白的动态网络，为开发靶向TLNR1相关疾病的治疗策略提供了新的视角。此外，该数据集与细胞迁移实验室的其他蛋白质组学数据相结合，进一步推动了细胞迁移机制及其在癌症转移中的研究进展。