反复乙醇暴露筛选白色念珠菌乙醇耐受菌株导致其对氟康唑敏感性降低

该数据集来自 NCBI GEO(GSE243757),研究白色念珠菌(Candida albicans)在反复暴露于高浓度乙醇(10% vol/vol)后产生的乙醇耐受小菌落(Esc)变体

geo
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基因组分类GPL33778237561
GSE243757: Selection of Ethanol Tolerant Strains ofCandida albicansby Repeated Ethanol Exposure Results in Strains with Reduced Susceptibility to Fluconazole

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

反复乙醇暴露筛选白色念珠菌乙醇耐受菌株导致其对氟康唑敏感性降低

Selection of Ethanol Tolerant Strains ofCandida albicansby Repeated Ethanol Exposure Results in Strains with Reduced Susceptibility to Fluconazole

该数据集来自 NCBI GEO(GSE243757),研究白色念珠菌(Candida albicans)在反复暴露于高浓度乙醇(10% vol/vol)后产生的乙醇耐受小菌落(Esc)变体。这些变体表现出乙醇耐受性增加和转录响应改变,并涉及对氟康唑敏感性降低。数据包含 1 个文件(GSE243757_series_matrix.txt.gz),基于高通量测序的表达谱分析,可用于研究白色念珠菌在酒精使用障碍相关胃肠道环境中的适应机制及耐药性变化(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 21 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):白色念珠菌是一种共生酵母,对宿主代谢和免疫功能有重要影响,并可在免疫受损个体中建立危及生命的感染。此前,已证明白色念珠菌定植有助于酒精性肝病的进展和严重程度。然而,关于白色念珠菌如何响应酒精使用障碍个体胃肠道中变化的环境条件(即反复暴露于乙醇),所知相对较少。在本研究中,我们将白色念珠菌反复暴露于高浓度(10% vol/vol)乙醇——该浓度可在人类饮酒后的上消化道中观察到。按照此反复暴露方案,从这些群体中分离出的白色念珠菌乙醇小菌落(Esc)变体表现出乙醇耐受性增加、转录响应改变

【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:GPL33778、237561。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=GSE243757

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 28 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE243757

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    • 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

白色念珠菌是一种共生酵母,对宿主代谢和免疫功能具有重要影响,并可在免疫功能低下个体中引发危及生命的感染。此前已有研究表明,白色念珠菌定植可促进酒精性肝病的进展和严重程度。然而,关于白色念珠菌如何响应酒精使用障碍患者胃肠道中不断变化的环境条件——即反复暴露于乙醇——目前知之甚少。在本研究中,我们将白色念珠菌反复暴露于高浓度(10% vol/vol)乙醇——该浓度可在人类饮酒后的上消化道中观察到。经过此反复暴露方案后,从这些群体中分离出的白色念珠菌乙醇小菌落(Esc)变体表现出乙醇耐受性增加、对乙醇的转录响应改变,以及对一线抗真菌药物氟康唑的交叉耐药/耐受。这些Esc菌株表现出染色体拷贝数变异,并携带先前与人类感染过程中获得氟康唑耐药性相关基因的多态性。

本研究发现了一种选择压力,它能在未接触过药物的情况下导致氟康唑耐受性和耐药性的进化。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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