三种不同致病结果相关的Chlamydia pecorum菌株基因组测序与比较分析数据
该数据集包含三种Chlamydia pecorum菌株的基因组序列,分别分离自无明显肠道感染绵羊的粪便(W73)、患多关节炎绵羊的滑液(P787)和患子宫内膜炎奶牛的宫颈拭子(PV3056/3),采用Illumina/Solexa和Roche 454测序获得

基本信息
资源简介
三种不同致病结果相关的Chlamydia pecorum菌株基因组测序与比较分析数据
Data from: Genome sequencing and comparative analysis of three Chlamydia pecorum strains associated with different pathogenic outcomes
该数据集包含三种Chlamydia pecorum菌株的基因组序列,分别分离自无明显肠道感染绵羊的粪便(W73)、患多关节炎绵羊的滑液(P787)和患子宫内膜炎奶牛的宫颈拭子(PV3056/3),采用Illumina/Solexa和Roche 454测序获得。数据可用于比较基因组学分析,研究不同致病结果相关的菌株间基因顺序、共线性及可塑性区等位点差异,并支持衣原体毒力因子与致病机制的分类研究(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2015。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:Chlamydia pecorum是多种急性疾病的病原体,但最常在反刍动物、猪和鸟类中引起持续性、亚临床感染。本研究采用Illumina/Solexa和Roche 454基因组测序,测定了三株C. pecorum的基因组序列,分别分离自无明显肠道感染绵羊的粪便(菌株W73)、患多关节炎绵羊的滑液(菌株P787)和患子宫内膜炎奶牛的宫颈拭子(菌株PV3056/3)。结果:C. pecorum菌株与C. psittaci之间的基因顺序和共线性几乎相同。C. pecorum与其他衣原体之间的差异出现在多个位点,包括可塑性区,该区包含一个MAC/perforin结构域蛋白、两个拷贝的>3400个氨基酸的推定细胞毒素基因以及四个(PV3056/3)或五个(P787和W73)个基因编码
【主题与分类】
主题标签:Chlamydia abortus、Chlamydia pneumoniae、Chlamydia felis、Ribosomal proteins、Chlamydia caviae、Chlamydia psittaci、Chlamydia pecorum、Chlamydia trachomatis、Chlamydial cytotoxins、Chlamydia muridarum。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.np597
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据集大小约 819.3 KB。
数据说明
背景:流产衣原体是多种急性疾病的病原体,但最常在反刍动物、猪和鸟类中引起持续性、亚临床感染。本研究采用Illumina/Solexa和Roche 454基因组测序技术,测定了三株流产衣原体的基因组序列,分别分离自一只无明显肠道感染绵羊的粪便(菌株W73)、一只患多关节炎绵羊的滑液(菌株P787)以及一头患子宫内膜炎奶牛的宫颈拭子(菌株PV3056/3)。结果:流产衣原体菌株与鹦鹉热衣原体之间的基因顺序和共线性几乎相同。流产衣原体与其他衣原体的差异出现在多个位点,包括可塑性区域,该区域包含一个MAC/穿孔素结构域蛋白、两个拷贝的>3400个氨基酸的推定细胞毒素基因,以及四个(PV3056/3)或五个(P787和W73)编码磷脂酶D的基因。流产衣原体含有一个几乎完整的色氨酸生物合成操纵子,编码trpABCDFR,并具有从宿主中获取犬尿氨酸的能力,然而它缺乏其他衣原体中所具有的叶酸代谢所需的folA、folKP和folB基因。
共鉴定出15种多态性膜蛋白,分属六个pmp家族。菌株拥有由18个结构基因及辅助蛋白构成的完整III型分泌系统,然而,在C. pecorum中缺失了许多广泛分布于衣原体中的假定inc效应蛋白。编码假设蛋白ORF663和IncA的两个基因含有可变数量的重复序列,这些重复可能与感染的持续性有关。结论:对源自不同疾病表现动物的三株C. pecorum进行基因组测序,揭示了菌株间ORF663和假基因内容的差异,并确定了可能影响细胞内生存、致病性及宿主免疫系统逃避的基因和代谢特征。
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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