脑膜炎奈瑟菌转录组图谱与Hfq RIP-seq

该数据集来自NCBI,包含脑膜炎奈瑟菌(Neisseria meningitidis)的转录组图谱和Hfq RIP-seq数据,采用高通量测序进行表达谱分析

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基因组GPL22295604162
GSE85252: Transcriptome mapping and Hfq RIP-seq of Neisseria meningitidis

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

脑膜炎奈瑟菌转录组图谱与Hfq RIP-seq

Transcriptome mapping and Hfq RIP-seq of Neisseria meningitidis

该数据集来自NCBI,包含脑膜炎奈瑟菌(Neisseria meningitidis)的转录组图谱和Hfq RIP-seq数据,采用高通量测序进行表达谱分析。研究通过dRNA-seq在单核苷酸分辨率下绘制了菌株8103的初级转录组,预测了1625个转录起始位点(TSS)和65个非编码RNA转录本,其中20个经Northern分析验证,并发现了一个新的CRISPR相关sRNA。数据可用于研究脑膜炎奈瑟菌的基因调控、sRNA生物发生及其与毒力的关系(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 05 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):脑膜炎奈瑟菌是一种人类共生菌,偶尔会引起危及生命的感染,如细菌性脑膜炎和败血症。尽管有实验证据表明基因调控以及小非编码RNA(sRNA)的表达会影响脑膜炎球菌的毒力,但其转录组的组织,特别是sRNA的生物发生及其作用模式,仍知之甚少。在这里,我们结合高通量技术解决了这些问题。我们应用差异RNA-seq(dRNA-seq)来生成脑膜炎奈瑟菌菌株8103初级转录组的单核苷酸分辨率图谱。我们的dRNA-seq分析预测了1,625个转录起始位点(TSS),包括65个非编码RNA转录本,其中20个通过Northern分析进一步验证。这允许发现一种新的CRISPR相关sRNA,其

【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:GPL22295、604162。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=GSE85252

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 15 201,引用时请注意版本时效。

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    • 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

脑膜炎奈瑟菌是一种人类共生菌,偶尔会引起危及生命的感染,如细菌性脑膜炎和败血症。尽管实验证据表明基因调控以及小非编码RNA(sRNA)的表达会影响脑膜炎球菌的毒力,但其转录组的组织方式,特别是sRNA的生物发生及其作用模式,目前了解甚少。在此,我们结合多种高通量技术对这些问题进行了研究。我们应用差异RNA测序(dRNA-seq)绘制了脑膜炎奈瑟菌8103菌株初级转录组的单核苷酸分辨率图谱。我们的dRNA-seq分析预测了1,625个转录起始位点(TSS),其中包括65个非编码RNA转录本,其中20个通过Northern分析得到了进一步验证。这使我们发现了一种新型的CRISPR相关sRNA,其生物发生不依赖于Cas9。对σ70依赖性和非依赖性启动子的全基因组定位揭示,脑膜炎球菌中大多数蛋白质编码基因缺乏经典的大肠杆菌样σ70启动子。

706个初级TSS(pTSS)中的大多数与编码序列相关,包括为单基因获得的382个pTSS和为位于操纵子中的基因获得的240个pTSS。通过Hfq RNA免疫沉淀测序(RIP-seq),我们鉴定了一个以Hfq为中心的大型转录后调控网络,包含24个sRNA和407个潜在mRNA靶标,利福平稳定性实验表明Hfq结合赋予sRNA增强的稳定性。我们最终在体内证实了两种sRNA与其同源靶mRNA的相互作用。两者均直接抑制编码甲基异柠檬酸裂解酶的prpB,该酶此前已被证明参与脑膜炎球菌在人鼻咽部的定植。因此,两种高通量方法的结合创建了一个汇编,不仅提供了宝贵的数据资源,还使得能够更好地理解脑膜炎

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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