GSE213005:小RNA网络调控艰难梭菌芽孢形成起始

研究利用 RIL-seq 捕获 Hfq 依赖的 RNA-RNA 互作组,发现一个结合芽孢形成相关基因 mRNA 的小 RNA 网络;其中 SpoX 和 SpoY 以相反方式调控芽孢形成主调控因子 Spo0A 的翻译,进而改变芽孢形成速率

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基因组OtherGPL300711496
GSE213005: A network of small RNAs regulates sporulation initiation in C. difficile

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

GSE213005:小RNA网络调控艰难梭菌芽孢形成起始

A network of small RNAs regulates sporulation initiation in C. difficile

该数据集来自 NCBI GEO(GSE213005),包含一项关于艰难梭菌(Clostridioides difficile)芽孢形成起始调控的研究。研究利用 RIL-seq 捕获 Hfq 依赖的 RNA-RNA 互作组,发现一个结合芽孢形成相关基因 mRNA 的小 RNA 网络;其中 SpoX 和 SpoY 以相反方式调控芽孢形成主调控因子 Spo0A 的翻译,进而改变芽孢形成速率。抗生素处理小鼠感染 SpoX/SpoY 缺失突变体后,肠道定植和肠道内芽孢形成受到全局影响。数据可用于研究小 RNA 调控网络与艰难梭菌致病机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 09 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):专性厌氧肠道病原体艰难梭菌(Clostridioides difficile)通过形成耐抗生素的内生芽孢在肠道中持续存在,导致复发性和再发性感染。尽管芽孢形成对艰难梭菌致病性至关重要,但调控芽孢形成起始的环境线索和分子机制仍不明确。本文利用 RIL-seq 捕获 Hfq 依赖的 RNA-RNA 互作组,发现了一个结合编码芽孢形成相关基因 mRNA 的小 RNA 网络。我们证明其中两个小 RNA,SpoX 和 SpoY,以相反方式调控芽孢形成主调控因子 Spo0A 的翻译,最终导致芽孢形成速率改变。用 SpoX 和 SpoY 缺失突变体感染抗生素处理的小鼠,揭示了对肠道定植和肠道内芽孢形成的全局影响。我们的工作揭示了一个精细的

【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:Other、GPL30071、1496。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=GSE213005

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 09 202,引用时请注意版本时效。

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

专性厌氧肠道病原体艰难梭菌(Clostridioides difficile)通过形成具有抗生素耐药性的内生孢子而在肠道中持续存在,这导致了感染的复发和再发。尽管孢子形成对艰难梭菌致病性至关重要,但调控孢子形成启动的环境信号和分子机制仍不明确。本研究利用RIL-seq技术捕获Hfq依赖的RNA-RNA相互作用组,发现了一个由小RNA组成的网络,这些small RNA可与编码孢子形成相关基因的mRNA结合。我们证明其中两个小RNA——SpoX和SpoY——以相反的方式调控孢子形成主调控因子Spo0A的翻译,最终导致孢子形成速率的改变。用SpoX和SpoY缺失突变体感染抗生素处理的小鼠,揭示了对肠道定植和肠道内孢子形成的全局性影响。本研究揭示了一个精细的RNA-RNA相互作用组,调控着艰难梭菌的生理和毒力,并鉴定了这一重要人类病原体孢子形成调控中的复杂转录后调控层。

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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