烟曲霉HapX介导的铁饥饿适应对毒力的必需性

该数据集来自 NCBI GEO(GSE22052),包含烟曲霉在铁饥饿适应过程中由 bzip 型转录因子 HapX 介导的转录调控研究数据,采用表达谱芯片(GPL10341)对全基因组转录谱进行分析,并结合原卟啉 IX、铁载体和氨基酸等选定代谢物的检测

geo
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基因组分类Expression profiling by arrayGPL10341746128
GSE22052: Aspergillus fumigatus  HapX-mediated iron starvation adaption is required for virulence.

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

烟曲霉HapX介导的铁饥饿适应对毒力的必需性

Aspergillus fumigatus HapX-mediated iron starvation adaption is required for virulence.

该数据集来自 NCBI GEO(GSE22052),包含烟曲霉在铁饥饿适应过程中由 bzip 型转录因子 HapX 介导的转录调控研究数据,采用表达谱芯片(GPL10341)对全基因组转录谱进行分析,并结合原卟啉 IX、铁载体和氨基酸等选定代谢物的检测。数据可用于研究 HapX 与铁调控因子 SreA 之间的负反馈环路,以及铁饥饿条件下代谢重塑与毒力之间的关系(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 28 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):铁是广泛细胞过程中必需的辅因子。先前研究表明,铁载体介导的铁摄取和细胞内铁处理对烟曲霉的毒力至关重要。本研究表明,bzip型转录因子HapX在这种机会性真菌病原体适应铁饥饿所需的转录重塑中起关键作用。发现HapX与先前鉴定的铁调控因子SreA在一个负反馈环路中相互连接:SreA在铁充足时抑制hapX表达,而HapX在铁饥饿时抑制sreA。全基因组转录谱分析和选定代谢物(原卟啉IX、铁载体和氨基酸)的分析表明,响应铁饥饿发生广泛的代谢重塑。发现HapX参与抑制和激活两

【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:Expression profiling by array、GPL10341、746128。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=GSE22052

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 22 201,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

铁是众多细胞过程中的必需辅因子。既往研究表明,铁载体介导的铁摄取及细胞内铁处理对烟曲霉的毒力至关重要。本研究发现,bZIP型转录因子HapX在该机会性真菌病原体适应铁饥饿所需的转录重塑中发挥关键作用。研究发现HapX与先前鉴定的铁调控因子SreA以负反馈环路相互关联:在铁充足条件下SreA抑制hapX表达,而在铁饥饿条件下HapX抑制sreA。全基因组转录谱分析及特定代谢物(原卟啉IX、铁载体和氨基酸)分析表明,铁饥饿引发广泛的代谢重塑。研究发现HapX同时参与铁饥饿期间基因的抑制与激活。HapX尤其为抑制铁依赖性及线粒体定位的活性所必需,包括呼吸、TCA循环、氨基酸代谢、铁硫簇生物合成及血红素生物合成。

受HapX正向调控的通路包括铁载体的产生以及核糖毒素和主要过敏原AspF1的生成。对游离氨基酸池的分析显示,HapX依赖性地协调了铁载体的产生与其前体鸟氨酸的供应。与hapX表达模式一致,在铁缺乏条件下,HapX缺陷对生长速率和分生孢子形成有害,而在铁充足条件下则不然。HapX缺陷在小鼠曲霉病模型中导致毒力显著减弱,这强调烟曲霉在宿主体内面临铁饥饿,因此HapX依赖性的代谢重编程对毒力至关重要。

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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