表皮葡萄球菌PS2与PS10分离株的差异RNA-Seq(dRNA-seq)
该数据集为表皮葡萄球菌临床分离株PS2与PS10的差异RNA-Seq(dRNA-seq)转录谱数据,来源于同一免疫受损患者系统性感染期间的血培养分离株

基本信息
资源简介
表皮葡萄球菌PS2与PS10分离株的差异RNA-Seq(dRNA-seq)
Differential RNA-Seq (dRNA-seq) of Staphylococcus epidermidis PS2 and PS10 isolates
该数据集为表皮葡萄球菌临床分离株PS2与PS10的差异RNA-Seq(dRNA-seq)转录谱数据,来源于同一免疫受损患者系统性感染期间的血培养分离株。两株克隆起源相同但表型不同:PS2形成由蛋白-蛋白相互作用介导的弱生物膜,PS10通过产生多糖胞间黏附素(PIA)形成强生物膜。数据可用于比较两株转录谱差异,识别与胞外生物膜基质转换相关的差异表达代谢通路和调控因子(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Feb 05 201。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):我们对两株表皮葡萄球菌临床分离株(PS2和PS10)进行了差异RNA-seq,以比较它们的转录谱。这些分离株最初是从一名免疫受损患者系统性感染期间的血培养物中获得的(Weisser et al. 2010. J Clin Microbiol 48: 2407-2412)。它们为克隆起源,但在胞外生物膜基质产生方面表型不同。因此,在感染早期分离的PS2形成由蛋白-蛋白相互作用介导的弱生物膜,而在感染病程末期获得的PS10通过产生多糖胞间黏附素(PIA)胞外生物膜基质形成强生物膜。进行dRNA-seq转录谱分析以阐明导致胞外生物膜转换的差异表达代谢通路和调控因子。
【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:GPL26150、1282。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE126097
【使用注意】
· 源站最后修改于 May 22 201,引用时请注意版本时效。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE126097
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
我们对两株表皮葡萄球菌临床分离株(PS2和PS10)进行了差异RNA-seq分析,以比较其转录谱。这两株分离株最初是从一名免疫功能低下患者系统性感染期间的血培养中获得的(Weisser et al. 2010. J Clin Microbiol 48: 2407-2412)。它们具有克隆起源,但在胞外生物膜基质产生方面表型不同。因此,在感染早期分离的PS2形成由蛋白质-蛋白质相互作用介导的弱生物膜,而在感染病程末期获得的PS10则通过产生多糖胞间黏附素(PIA)胞外生物膜基质形成强生物膜。通过dRNA-seq进行转录谱分析,以阐明导致两株分离株之间胞外生物膜基质产生转换的差异表达代谢途径和调控因子。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




