巨噬细胞适应导致遗传多样性大肠杆菌小菌落变体平行进化数据集
该数据集来自 Dryad,包含大肠杆菌在适应巨噬细胞互作过程中反复出现小菌落变体(SCVs)的相关数据。研究对独立进化的 SCV 克隆进行全基因组测序,发现与 SCV 相关的新突变靶点(如 cydA、pepP)及广泛的功能平行性,所有 SCV 克隆均携带电子传递链相关基因突变

基本信息
资源简介
巨噬细胞适应导致遗传多样性大肠杆菌小菌落变体平行进化数据集
Data from: Macrophage adaptation leads to parallel evolution of genetically diverse Escherichia coli small-colony variants with increased fitness in vivo and antibiotic collateral sensitivity
该数据集来自 Dryad,包含大肠杆菌在适应巨噬细胞互作过程中反复出现小菌落变体(SCVs)的相关数据。研究对独立进化的 SCV 克隆进行全基因组测序,发现与 SCV 相关的新突变靶点(如 cydA、pepP)及广泛的功能平行性,所有 SCV 克隆均携带电子传递链相关基因突变。数据还涵盖 SCV 在巨噬细胞内的适应度及抗生素耐药谱,可用于研究细菌进化、宿主-病原互作、抗生素耐药与附带敏感性(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2016。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):小菌落变体(SCVs)在进化实验和临床分离株中常被观察到,与抗生素耐药性和持续性感染相关。我们最近观察到,在大肠杆菌适应与巨噬细胞相互作用的过程中,SCV 反复出现。为鉴定这一临床相关形态型出现背后的遗传靶点,我们对独立进化的 SCV 克隆进行了全基因组测序。我们发现了此前未与 SCV 关联的新突变靶点(例如 cydA、pepP),并观察到广泛的功能平行性。所有 SCV 克隆均携带与电子传递链相关基因的突变。由于 SCV 是在适应巨噬细胞过程中出现的,且常表现出增加的抗生素耐药性,我们测量了 SCV 在巨噬细胞内的适应度,并测量了其抗生素耐药谱。SCV 具有适应度优势
【主题与分类】
主题标签:Macrophages、whole-genome sequencing、small-colony variants、mouse gut colonization、collateral sensitivity。本站分类:消化系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.3h9f5
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.3h9f5
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据集大小约 115.7 KB。
数据说明
小菌落变异型(SCVs)在进化实验和临床分离株中普遍存在,与抗生素耐药性和持续性感染相关。我们最近观察到,在大肠杆菌适应与巨噬细胞相互作用的过程中,SCVs反复出现。为了鉴定这一临床相关形态型出现的遗传靶点,我们对独立进化的SCV克隆进行了全基因组测序。我们发现了新的突变靶点,此前未与SCVs相关联(如cydA、pepP),并观察到广泛的功能平行性。所有SCV克隆均在电子传递链相关基因中携带突变。由于SCVs在适应巨噬细胞过程中出现,且通常表现出抗生素耐药性增加,我们测量了SCV在巨噬细胞内的适应度,并测定了其抗生素耐药谱。SCVs在巨噬细胞内具有适应度优势,并在体外表现出氨基糖苷类耐药性增加,但对其他抗生素(如四环素)具有附带敏感性。重要的是,我们在体内观察到了类似结果。
SCVs在小鼠肠道定植时具有适应性优势,这一优势可通过抗生素治疗进行调节:卡那霉素(氨基糖苷类)增强了SCV的适应性,而四环素则显著降低了其适应性。我们的研究结果突显了利用实验进化作为基础,来识别宿主-微生物相互作用过程中适应的原因和后果的强大能力。
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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