艰难梭菌-黏液相互作用:基因表达、代谢与生物膜形成

数据基于 2-D 原代人肠上皮细胞模型生成生理性黏液,通过生长试验、RNA-Seq、黏液生物物理表征及基因组尺度代谢网络重建(GENRE)进行综合分析

geo
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基因组预测GPL34151645463
GSE254621: Clostridioides difficile-mucus interactions encompass shifts in gene expression, metabolism, and biofilm formation.

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

艰难梭菌-黏液相互作用:基因表达、代谢与生物膜形成

Clostridioides difficile-mucus interactions encompass shifts in gene expression, metabolism, and biofilm formation.

该数据集来自 NCBI GEO(GSE254621),研究肠道病原体艰难梭菌(Clostridioides difficile)与宿主黏液的相互作用。数据基于 2-D 原代人肠上皮细胞模型生成生理性黏液,通过生长试验、RNA-Seq、黏液生物物理表征及基因组尺度代谢网络重建(GENRE)进行综合分析。RNA-Seq 显示黏液显著上调代谢相关基因,并促进艰难梭菌生长。数据可用于研究病原体-宿主黏液互作机制、基因表达变化及代谢适应,支持生物膜形成相关分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 30 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):在健康的结肠中,分层黏液层是保护上皮免受微生物侵袭的关键先天免疫屏障。黏蛋白是复杂的糖蛋白,可作为常驻微生物群的营养来源,但也可能被病原体利用。我们旨在了解肠道病原体艰难梭菌如何独立利用或操纵黏液以利于自身。使用二维原代人肠上皮细胞模型生成生理性黏液,我们通过生长试验、RNA-Seq、黏液的生物物理表征以及对已建立的基因组尺度代谢网络重建(GENRE)的情境化,评估了艰难梭菌与黏液的相互作用。我们发现宿主来源的黏液在体外和感染模型中均促进艰难梭菌生长。RNA-Seq 揭示,响应黏液,代谢相关基因显著上调,包括 gen

【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:GPL34151、645463。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=GSE254621

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 03 202,引用时请注意版本时效。

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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

在健康的结肠中,分层黏液层作为关键的先天免疫屏障,保护上皮免受微生物侵袭。黏蛋白是复杂的糖蛋白,既为常驻微生物群提供营养来源,也可能被病原体利用。本研究旨在了解肠道病原体艰难梭菌(Clostridioides difficile)如何独立利用或操纵黏液以利于自身。我们采用二维原代人肠道上皮细胞模型生成生理性黏液,通过生长实验、RNA-Seq、黏液生物物理表征以及对已建立的基因组尺度代谢网络重建(GENRE)进行情境化分析,评估了艰难梭菌与黏液的相互作用。我们发现宿主来源的黏液在体外和感染模型中均促进艰难梭菌生长。RNA-Seq显示,响应黏液时与代谢相关的基因显著上调,包括参与糖摄取、Wood-Ljungdahl途径和甘氨酸裂解系统的基因。此外,我们还鉴定出与感应和转录调控相关基因的差异表达。对高度上调基因缺失突变体的分析反映了C.

艰难梭菌与黏液的相互作用,其中感知与生长之间可能存在相互影响。黏液在体外还促进了生物膜的形成,这反过来可能改变黏液的黏弹性特性。基于特定情境的代谢模型证实了代谢的差异性,并预测了与丝氨酸和苏氨酸分解代谢相关的酶在黏液存在下的重要性。随后的生长实验支持了这些发现,表明黏液是丝氨酸的重要来源。我们的结果更清晰地界定了艰难梭菌对人类胃肠道黏液的响应,并突显了可能影响致病性的代谢灵活性。

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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