Dicoma anomala subsp. gerrardii 体外抗疟活性:主要活性成分鉴定与基因表达谱分析

寄生虫培养物经化合物处理后,在侵入人红细胞后 2、6、12 小时取样分析;对照培养物同步用 DMSO 处理并在相同时间点取样

geo
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医学影像分类Expression profiling by arrayGPL910936329
GSE29874: In vitro antiplasmodial activity of Dicoma anomala subsp. gerrardii (Asteraceae): identification of its main active constituent and gene expression profiling.

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

Dicoma anomala subsp. gerrardii 体外抗疟活性:主要活性成分鉴定与基因表达谱分析

In vitro antiplasmodial activity of Dicoma anomala subsp. gerrardii (Asteraceae): identification of its main active constituent and gene expression profiling.

该数据集来自 NCBI GEO,研究植物来源新化合物 dehydrobrachylaenolide 对恶性疟原虫(P. falciparum)的转录影响。寄生虫培养物经化合物处理后,在侵入人红细胞后 2、6、12 小时取样分析;对照培养物同步用 DMSO 处理并在相同时间点取样。数据包含 1 个文件 GSE29874_series_matrix.txt.gz,采用表达谱芯片平台 GPL9109,涉及 36329 个特征。可用于分析该化合物随时间变化的基因表达响应,辅助理解其抗疟机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 09 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):为确定一种新型植物来源化合物 dehydrobrachylaenolide 对恶性疟原虫(P. falciparum)的转录效应,寄生虫培养物经该化合物随时间处理。在侵入人红细胞后 2、6 和 12 小时取样分析。对照培养物同时用 DMSO 处理,并在 2、6 和 12 小时分离样本进行转录分析。

【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、GPL9109、36329。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=GSE29874

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 11 202,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

为确定一种新型植物源化合物脱氢短舌菊内酯对恶性疟原虫的转录效应,将疟原虫培养物随时间用该化合物处理。在侵入人类红细胞后2、6和12小时取样分析。对照培养物同时用DMSO处理,并在2、6和12小时分离样本进行转录分析。背景:抗疟药耐药性有可能破坏消除这一致命疾病的努力。由此产生的对具有新作用机制药物的普遍需求促使一项国家联盟倡议,从南非药用植物中发现新的抗疟原虫药物。被选作研究对象的一种植物是Dicoma anomala subsp. gerrardii,依据是其民族医药学特征。方法:采用标准植物化学分析技术,包括溶剂-溶剂萃取、薄层色谱和柱色谱,分离出Dicoma anomala subsp. gerrardii的主要活性成分。使用核磁共振波谱、质谱和X射线晶体学对结晶纯化合物进行了鉴定。

该化合物通过寄生虫乳酸脱氢酶检测法,在体外对恶性疟原虫培养物进行了测试。随后,通过用纯化合物处理环状体期寄生虫(同时设置未处理对照组),并结合寡核苷酸微阵列及数据分析,研究了治疗对恶性疟原虫转录组的影响。结果主要活性成分被鉴定为脱氢短叶老鹳草内酯,一种桉叶烷型倍半萜内酯。该化合物在体外对氯喹耐药株(K1)恶性疟原虫的IC50为245.6 nM,与氯喹的IC50相当。微阵列数据分析发现了一组因治疗而差异表达的独特基因,基因本体分析则确定了多种生物过程,这些过程

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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