疟疾宿主病原体相互作用中心实验S01:感染食蟹猴疟原虫的恒河猴培养细胞宿主与寄生虫基因转录丰度

数据可用于研究疟疾感染过程中宿主与寄生虫的复杂动态相互作用,支持比较不同虫株在时间维度上的转录变化,为疟疾系统生物学建模与假设检验提供基础(来源 NCBI)

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基因组回归GPL256955850
GSE110970: Malaria Host Pathogen Interaction Center Experiment S01: Host and parasite gene transcript abundances, from cultured cells, of Macaca mulatta infected with Plasmodium knowlesi Pk1(A+), Pk1(B+)1+, Pk1(C+) ex vivo time course.

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

疟疾宿主病原体相互作用中心实验S01:感染食蟹猴疟原虫的恒河猴培养细胞宿主与寄生虫基因转录丰度

Malaria Host Pathogen Interaction Center Experiment S01: Host and parasite gene transcript abundances, from cultured cells, of Macaca mulatta infected with Plasmodium knowlesi Pk1(A+), Pk1(B+)1+, Pk1(C+) ex vivo time course.

该数据集来自 Malaria Host-Pathogen Interaction Center(MaHPIC)实验 S01,提供感染 Plasmodium knowlesi Pk1(A+)、Pk1(B+)1+、Pk1(C+) 的 Macaca mulatta 培养细胞在离体时间序列中的宿主与寄生虫基因转录丰度,采用高通量测序进行表达谱分析。数据可用于研究疟疾感染过程中宿主与寄生虫的复杂动态相互作用,支持比较不同虫株在时间维度上的转录变化,为疟疾系统生物学建模与假设检验提供基础(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 21 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):本项目是疟疾宿主-病原体相互作用中心(MaHPIC)的一部分——MaHPIC 是一个跨学科的疟疾系统生物学研究项目,最初由 NIH/NIAID 合同(# HHSN272201200031C,2012-2017;见 继续得到美国国防高级研究计划局(DARPA)及其他机构的持续支持。MaHPIC 产生多种数据类型(例如临床、血液学、寄生虫学、代谢组学、功能基因组学、脂质组学、蛋白质组学、免疫反应、遥测)和数学模型,以迭代测试和提出与非人灵长类(NHPs)疟疾过程中复杂宿主-寄生虫动力学相关的假设,并通过与在疟疾流行国家开展临床研究的研究人员合作获得代谢组学数据,其总体目标是更好地理解人类疾病。

【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:GPL25695、5850。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=GSE110970

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 24 201,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

本项目是疟疾宿主-病原体相互作用中心(MaHPIC)的一部分——MaHPIC是一个跨学科的疟疾系统生物学研究项目,最初由NIH/NIAID合同(# HHSN272201200031C,2012-2017;见http://www.systemsbiology.emory.edu)资助。MaHPIC目前继续得到美国国防高级研究计划局(DARPA)及其他机构的支持。MaHPIC产生多种数据类型(如临床、血液学、寄生虫学、代谢组学、功能基因组学、脂质组学、蛋白质组学、免疫反应、遥测)和数学模型,以迭代测试和提出与非人灵长类(NHPs)疟疾过程中复杂的宿主-寄生虫动力学相关的假设,并通过与在疟疾流行国家开展临床研究的研究人员合作获取代谢组学数据,其总体目标是更好地理解人类疾病、发病机制和免疫。所有数据和元数据的策展与维护由MaHPIC负责。

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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