宿主适应以生物膜形成为代价驱动主要人类真菌病原体暴发持续 [巨噬细胞]

该数据集来自 NCBI GEO(GSE344550),聚焦 Candida parapsilosis 暴发菌株在巨噬细胞背景下的宿主适应与生物膜形成关系

geo
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基因组分类GPL203019606
GSE344550: Host Adaptation at the Cost of Biofilm Formation Drives Outbreak Persistence of a Major Human Fungal Pathogen [macrophages]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

宿主适应以生物膜形成为代价驱动主要人类真菌病原体暴发持续 [巨噬细胞]

Host Adaptation at the Cost of Biofilm Formation Drives Outbreak Persistence of a Major Human Fungal Pathogen [macrophages]

该数据集来自 NCBI GEO(GSE344550),聚焦 Candida parapsilosis 暴发菌株在巨噬细胞背景下的宿主适应与生物膜形成关系。数据包含 1 个文件(GSE344550_series_matrix.txt.gz),采用高通量测序表达谱分析(GPL20301,人 9606),可用于研究低生物膜产生菌株的应激耐受、细胞壁遮蔽和免疫逃逸等转录组特征(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 20 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Candida parapsilosis 是一种主要的人类真菌病原体,近期全球暴发由耐药(DR-Cp)分离株驱动,这些分离株难以根除且与不良临床结局相关。然而,这些暴发菌株持续存在的微生物学特征仍知之甚少。在此,我们显示,导致多国持续暴发的 DR-Cp 分离株表现出显著的低生物膜产生(LBP)表型。出乎意料的是,LBP 菌株显示出增强的应激耐受性、细胞壁遮蔽和免疫逃逸,导致对中性粒细胞和巨噬细胞杀伤的抵抗,并在系统性感染期间在免疫细胞丰富的器官中存活增加。全基因组转录组分析揭示 LBP 菌株中广泛的代谢和调控重连,而对全球分离株集合的全基因组测序(WGS)证明 th

【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:GPL20301、9606。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=GSE344550

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 15 202,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
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数据说明

近平滑念珠菌是一种重要的人类真菌病原体,近期全球暴发由耐药(DR-Cp)分离株驱动,这些菌株难以清除且与不良临床结局相关。然而,这些暴发菌株持续存在的微生物学特征仍知之甚少。在此,我们显示,导致多个国家持续暴发的DR-Cp分离株表现出显著的低生物膜产生(LBP)表型。出乎意料的是,LBP菌株表现出增强的应激耐受性、细胞壁遮蔽和免疫逃逸,从而导致对中性粒细胞和巨噬细胞杀伤的抵抗,并在系统性感染期间于免疫细胞丰富的器官中存活增加。全基因组转录组分析揭示了LBP菌株中广泛的代谢和调控重编程,而对全球分离株集合的全基因组测序(WGS)表明,LBP表型已多次独立出现。功能遗传分析鉴定了一个此前未表征的转录因子,其突变显著减少生物膜形成,但同时增强宿主免疫相互作用期间的适应性。

我们的研究结果共同挑战了主流观点,即强大的生物膜形成是念珠菌疫情持续存在的根本原因,反而揭示了宿主免疫压力会选择生物膜减弱的适应性策略,从而促进长期持续存在。这些见解重新定义了近平滑念珠菌在医疗保健相关疫情期间的适应方式,并通过将注意力转向非环境储库,为感染控制策略提供了依据。

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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