perR对Clostridioides difficile 630∆erm氧敏感性、基因表达及小鼠感染的影响

包含1个文件GSE280615_series_matrix.txt.gz,属于高通量测序表达谱数据,分类为消化系统疾病/其他

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基因组预测GPL35060272563
GSE280615: Impacts of perR on oxygen sensitivity, gene expression, and murine infection in Clostridioides difficile 630∆erm

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

perR对Clostridioides difficile 630∆erm氧敏感性、基因表达及小鼠感染的影响

Impacts of perR on oxygen sensitivity, gene expression, and murine infection in Clostridioides difficile 630∆erm

该数据集来自NCBI GEO,标题为perR对Clostridioides difficile 630∆erm氧敏感性、基因表达及小鼠感染的影响。包含1个文件GSE280615_series_matrix.txt.gz,属于高通量测序表达谱数据,分类为消化系统疾病/其他。数据可用于研究perR基因在C. difficile氧耐受、基因表达调控及小鼠感染模型中的作用,支持差异表达分析与表型关联预测(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 29 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Clostridioides difficile感染(CDI)以结肠炎和腹泻为特征,每年在美国影响约五十万人,给个人和医疗系统带来负担。C. difficile 630Δerm是临床分离株C. difficile 630的红霉素敏感变体,因其遗传可操作性而常被C. difficile研究界使用。630Δerm在perR中存在一个点突变,perR是一种自调控转录抑制因子,调控氧化应激抗性基因。该点突变导致630Δerm中PerR操纵子组成型去阻遏。为了解决perR对氧耐受相关表型及CDI小鼠模型相关表型的影响,我们修正了630∆erm中的点突变以恢复PerR功能(本文中称为630∆erm perRWT)。我们证明630Δer的生长没有差异

【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:GPL35060、272563。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=GSE280615

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 08 202,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=GSE280615

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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

艰难梭菌感染(CDI)以结肠炎和腹泻为特征,每年在美国影响约五十万人,给个人和医疗系统均带来沉重负担。艰难梭菌630Δerm是临床分离株艰难梭菌630的红霉素敏感变异株,因其遗传可操作性而常被艰难梭菌研究界使用。630Δerm在perR基因中存在一个点突变,perR是一个自调控的转录抑制因子,调控氧化应激抗性基因。该点突变导致630Δerm中PerR操纵子组成性去阻遏。为探讨perR对与耐氧性相关及与CDI小鼠模型相关的表型的影响,我们修正了该点突变以恢复630Δerm中PerR的功能(本文中称为630Δerm perRWT)。我们证明,在厌氧条件下或暴露于模拟结肠上皮表面附近所发现的O2浓度时,630Δerm与630Δerm perRWT之间的生长没有差异。

然而,与630∆erm相比,630∆erm perRWT对环境氧更为敏感,这与多种perR依赖性和perR非依赖性基因表达的改变相吻合。最后,我们表明,在成熟的CDI小鼠模型中,630∆erm和630∆erm perRWT在感染和致病能力上并无差异。总之,这些数据支持以下假说:630∆erm中的perR突变是暴露于环境氧的结果,且630∆erm中的perR突变不太可能在实验室研究中影响CDI相关表型。

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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