GSE218475:细胞壁脂蛋白CD1687在艰难梭菌脱氧胆酸诱导生物膜形成中作为DNA结合蛋白

该数据集来自NCBI GEO,包含艰难梭菌在脱氧胆酸诱导生物膜形成过程中CD1687脂蛋白作用的高通量测序表达谱数据,共1个文件(GSE218475_series_matrix.txt.gz)

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基因组分类GPL328681496
GSE218475: The cell wall lipoprotein CD1687 acts as a DNA binding protein during deoxycholate-induced biofilm formation in Clostridioides difficile

基本信息

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基因组
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创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

GSE218475:细胞壁脂蛋白CD1687在艰难梭菌脱氧胆酸诱导生物膜形成中作为DNA结合蛋白

The cell wall lipoprotein CD1687 acts as a DNA binding protein during deoxycholate-induced biofilm formation in Clostridioides difficile

该数据集来自NCBI GEO,包含艰难梭菌在脱氧胆酸诱导生物膜形成过程中CD1687脂蛋白作用的高通量测序表达谱数据,共1个文件(GSE218475_series_matrix.txt.gz)。数据覆盖CD1685-CD1689基因簇中CD1687的表达调控及生物膜形成相关转录信息,可用于分析脱氧胆酸应答下的基因表达变化、探索CD1687作为DNA结合蛋白的功能机制,以及研究艰难梭菌生物膜形成与持续感染的分子基础(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Nov 21 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):细菌病原体建立复发性和持续性感染的能力常与其形成生物膜的能力相关。艰难梭菌感染具有高复发率和再燃率,据推测生物膜参与其致病性和持续性。艰难梭菌的生物膜形成仍知之甚少。已有研究表明,脱氧胆酸(DCA)或甲硝唑等特定分子可诱导生物膜形成,但所涉及的机制仍不明确。在本研究中,我们描述了脂蛋白CD1687在DCA诱导的艰难梭菌生物膜形成中的作用。我们显示,CD1687的表达受多个转录起始位点控制,其中一些位点在响应DCA时被诱导;CD1687是CD1685-CD1689基因簇内一个操纵子的一部分。仅CD1687是生物膜形成所必需的。

【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:GPL32868、1496。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=GSE218475

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 10 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

细菌病原体建立复发性和持续性感染的能力常常与其形成生物膜的能力相关。艰难梭菌(Clostridioides difficile)感染具有高复发率和再燃率,据推测生物膜参与了其致病性和持续性。艰难梭菌生物膜形成的机制仍知之甚少。已有研究表明,脱氧胆酸(DCA)或甲硝唑等特定分子可诱导生物膜形成,但其涉及的机制仍不明确。在本研究中,我们描述了脂蛋白CD1687在DCA诱导的艰难梭菌生物膜形成中的作用。我们发现,CD1687的表达受多个转录起始位点调控,其中部分位点在DCA作用下被诱导;CD1687是CD1685-CD1689基因簇内一个操纵子的组成部分。仅CD1687为生物膜形成所必需,且CD1687的过表达足以诱导生物膜形成。

通过RNAseq分析,我们发现CD1687影响转运蛋白和代谢途径的表达,并通过pull-down实验鉴定了几个潜在的结合伴侣,包括与转运相关的胞外蛋白。随后我们证明CD1687在艰难梭菌(C. difficile)中呈表面暴露,且该定位是DCA诱导生物膜形成所必需的。鉴于这一定位以及艰难梭菌形成富含eDNA的生物膜,我们确认CD1687以非特异性方式结合DNA。因此,我们假设CD1687是DCA下游反应的一个组成部分,通过结合eDNA促进细胞与生物膜基质之间的相互作用,从而导致生物膜形成。

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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