质粒诱导基因转录组分析:I型IFN作为DNA疫苗佐剂对抗传染性鲑鱼贫血病毒的作用

该数据集来自NCBI GEO,包含大西洋鲑注射部位肌肉在注射pIFNa、pHE、pcDNA3.3和PBS后第1周和第2周的转录组表达谱芯片数据,共1个文件

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL165558030疫苗编码
GSE106111: Transcriptome analysis of plasmid-induced genes sheds light on the role of type I IFN  as adjuvant in DNA vaccine against infectious salmon anemia virus

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

质粒诱导基因转录组分析:I型IFN作为DNA疫苗佐剂对抗传染性鲑鱼贫血病毒的作用

Transcriptome analysis of plasmid-induced genes sheds light on the role of type I IFN as adjuvant in DNA vaccine against infectious salmon anemia virus

该数据集来自NCBI GEO,包含大西洋鲑注射部位肌肉在注射pIFNa、pHE、pcDNA3.3和PBS后第1周和第2周的转录组表达谱芯片数据,共1个文件。研究比较了不同质粒诱导的基因表达响应,发现对照质粒pcDNA3.3和pHE均引起类似pIFNa但幅度较低的响应,提示质粒DNA本身可能具有佐剂活性;pHE对ISGs和趋化因子等免疫基因的影响低于pcDNA3.3,提示病毒蛋白的抑制作用。数据可用于研究DNA疫苗佐剂机制及I型IFN在抗ISAV免疫中的作用(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 24 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):先前的研究表明,表达IFNa的质粒(pIFNa)强烈增强了大西洋鲑中针对传染性鲑鱼贫血病毒(ISAV)的DNA疫苗的保护作用和抗体产生。该疫苗由表达病毒血凝素-酯酶作为抗原的质粒(pHE)组成。为了增加对pIFNa佐剂效应的理解,这里比较了注射pIFNa、pHE、质粒对照(pcDNA3.3)和PBS后第1周和第2周时鲑鱼注射部位肌肉的转录组响应。一个主要发现是,对照质粒pcDNA3.3和pHE均引起与pIFNa相似的响应,但幅度较低。因此,质粒DNA本身可能具有如在哺乳动物模型中所观察到的佐剂活性。值得注意的是,pHE对许多免疫基因(包括ISGs和趋化因子)的影响低于pcDNA3.3,这表明病毒蛋白具有抑制作用。

【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、GPL16555、8030。本站分类:血液及造血器官疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE106111

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 25 201,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

先前一项研究表明,表达IFNa的质粒(pIFNa)能显著增强针对传染性鲑鱼贫血病毒(ISAV)的DNA疫苗在大西洋鲑中的保护效果和抗体产生。该疫苗由表达病毒血凝素-酯酶作为抗原的质粒(pHE)组成。为加深对pIFNa佐剂效应的理解,本研究比较了注射pIFNa、pHE、质粒对照(pcDNA3.3)和PBS后第1周和第2周注射部位鲑鱼肌肉的转录组反应。一个主要发现是,对照质粒pcDNA3.3和pHE均引起了与pIFNa相似的应答,但幅度较低。因此,质粒DNA本身可能具有佐剂活性,正如在哺乳动物模型中所观察到的。值得注意的是,pHE对许多免疫基因(包括ISGs和趋化因子)的影响低于pcDNA3.3,这提示该病毒蛋白具有抑制作用。

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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