GSE145731:RNA-Seq分析揭示Plasmodium肝脏感染早期阶段
数据针对 Plasmodium berghei 肝脏阶段进行高分辨率 RNA-seq 分析,覆盖感染后早期(2—18 hpi)与中期(24—48 hpi),可用于研究感染后 2 小时即出现的差异表达基因以及 12 hpi 可能上调的候选基因,服务于疟疾肝期防控相关转录组研究

基本信息
资源简介
GSE145731:RNA-Seq分析揭示Plasmodium肝脏感染早期阶段
RNA-Seq Analysis Illuminates the Early Stages of Plasmodium Liver infection
该数据集来自 ncbi.nlm.nih.gov,标题为 RNA-Seq Analysis Illuminates the Early Stages of Plasmodium Liver infection,包含 1 个文件 GSE145731_series_matrix.txt.gz,作者为 Maria,Toro-Moreno,发布时间为 Feb 21 202。数据针对 Plasmodium berghei 肝脏阶段进行高分辨率 RNA-seq 分析,覆盖感染后早期(2—18 hpi)与中期(24—48 hpi),可用于研究感染后 2 小时即出现的差异表达基因以及 12 hpi 可能上调的候选基因,服务于疟疾肝期防控相关转录组研究。
【数据集背景】
源站首次发布:Feb 21 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):顶复门寄生虫 Plasmodium spp. 是疟疾的致病因子,疟疾构成了重大的全球健康负担。Plasmodium spp. 通过在肝细胞内转化和复制来启动对人类宿主的感染。然而,尽管肝脏阶段是感染过程中的关键步骤,大多数转录组研究仍集中在 Plasmodium 生命周期中技术上更易获取的阶段,限制了我们将这些寄生虫作为靶点来预防疾病的能力。我们对 Plasmodium berghei 肝脏阶段进行了高分辨率的广泛 RNA-seq 分析,覆盖感染肝脏阶段的早期(2—18 hpi)和中期(24—48 hpi)。我们的数据揭示,早在感染后 2 小时就有数百个基因差异表达,并且多个已被证明对后期感染重要的基因可能在 12 hpi 就上调。使用分层
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个,合计 0 B。
【主题与分类】
主题标签:GPL28117、5821。本站分类:消化系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE145731
【使用注意】
· 源站最后修改于 Oct 06 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
顶复门寄生虫疟原虫属(Plasmodium spp.)是疟疾的致病因子,而疟疾构成了重大的全球健康负担。疟原虫属通过转化并在肝细胞内复制来启动对人类宿主的感染。然而,尽管肝脏阶段是感染过程中的关键步骤,大多数转录组研究却集中在疟原虫生命周期中技术上更易获取的阶段,限制了我们将这些寄生虫作为靶点以预防疾病的能力。我们对伯氏疟原虫(Plasmodium berghei)肝脏阶段进行了高分辨率的广泛RNA-seq分析,覆盖了感染肝脏阶段的早期(2—18 hpi)和中期(24—48 hpi)。我们的数据揭示,早在感染后2小时就有数百个基因差异表达,并且多个已被证明对后续感染重要的基因可能在12 hpi时即上调。通过层次聚类结合共表达分析,我们识别出在功能上富集了如与宿主细胞相互作用及氧化还原稳态等关键肝脏阶段过程的基因簇。
此外,其中一些聚类与ApiAP2转录因子的表达高度相关,同时显示出主要未表征的DNA结合基序的富集,暗示在此阶段存在替代性的未表征靶标。我们的工作为了解宿主细胞感染后早期LS中先前未描述的转录组打开了一扇窗,并提供了疟原虫肝阶段的全面视图。利用易于操作的伯氏疟原虫,我们的数据集为未来研究感染人类的恶性疟原虫和间日疟原虫提供了蓝图。
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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