细菌间AI-2通讯驱动阶段特异性遗传程序支持鼠肠道沙门氏菌定植

研究聚焦AI-2信号如何调控沙门氏菌趋化与运动相关基因表达、鞭毛形成及肠道上皮细胞侵袭,并涉及HilD与SPI-1基因调控网络

geo
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GSE305594: Interbacterial AI-2 communication drives stage-specific genetic programs to support Salmonella colonisation in the murine gut

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

细菌间AI-2通讯驱动阶段特异性遗传程序支持鼠肠道沙门氏菌定植

Interbacterial AI-2 communication drives stage-specific genetic programs to support Salmonella colonisation in the murine gut

该数据集来自NCBI GEO,包含鼠肠道沙门氏菌AI-2通讯研究的表达谱数据,仅1个文件(GSE305594_series_matrix.txt.gz)。研究聚焦AI-2信号如何调控沙门氏菌趋化与运动相关基因表达、鞭毛形成及肠道上皮细胞侵袭,并涉及HilD与SPI-1基因调控网络。数据可用于分析细菌群体感应相关基因表达模式,支持沙门氏菌感染与定植机制的预测性研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 15 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):通过AI-2的协作响应使沙门氏菌能够协调和调节对其生存和感染至关重要的群体行为。在本研究中,我们报道鼠伤寒沙门氏菌利用AI-2信号调节趋化性和运动性相关基因的表达以及细菌细胞表面鞭毛的形成。AI-2作为趋化引诱剂,该级联介导沙门氏菌的趋化响应。这些调控有助于沙门氏菌在体外和鼠模型中附着并侵入肠上皮细胞。此外,我们确定HilD(已知通过诱导趋化受体和SPI-1来调节沙门氏菌运动性)以及关键SPI-1基因在缺乏LuxS/AI-2信号时表达不足,这揭示了AI-2在沙门氏菌中的复杂调控网络。在初始阶段之后,该si

【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:GPL30637、90371。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=GSE305594

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 11 202,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

通过AI-2介导的合作性应答使沙门氏菌能够协调和调控对其生存和感染至关重要的群体行为。在本研究中,我们报道鼠伤寒沙门氏菌利用AI-2信号调节趋化性和运动相关基因的表达以及细菌细胞表面鞭毛的形成。AI-2作为趋化引诱剂发挥作用,该级联反应介导沙门氏菌的趋化应答。这些调控有助于沙门氏菌在体外和鼠模型中黏附并侵入肠上皮细胞。此外,我们确定HilD——已知通过诱导沙门氏菌中的趋化受体和SPI-1来调控运动性——连同关键SPI-1基因,在缺乏LuxS/AI-2信号时表达不足,这揭示了AI-2在沙门氏菌中复杂的调控网络。在初始阶段之后,该信号通过调控pmrD/AB系统促进在多粘菌素B存在下的存活,并支持在上皮细胞内的胞内存活和持续存在,从而逃避抗菌肽免疫应答。

此外,我们的研究结果表明,沙门氏菌在Caco-2上皮细胞内激活其LuxS/AI-2信号级联。通过转录组分析获得的补充观察显示,LuxS/AI-2信号调控着与沙门氏菌致病不同阶段相关基因的协调调节。最后,利用小鼠模型,我们表明抑制LuxS/AI-2信号联合抗生素可作为一种替代治疗途径。因此,我们的研究剖析了AI-2信号介导鼠伤寒沙门氏菌致病多个阶段关键过程的综合调控机制。

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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