数据:专性人类病原体淋病奈瑟菌的演化:免疫调节性 Siglecs 的人类特异性结合
该数据集来自 Dryad,对应一项关于专性人类病原体淋病奈瑟菌演化的研究,聚焦其与人类免疫调节性 Siglec 受体的特异性结合

基本信息
资源简介
数据:专性人类病原体淋病奈瑟菌的演化:免疫调节性 Siglecs 的人类特异性结合
Data from: Evolution of the exclusively human-pathogen Neisseria gonorrhoeae: human-specific engagement of immunoregulatory Siglecs
该数据集来自 Dryad,对应一项关于专性人类病原体淋病奈瑟菌演化的研究,聚焦其与人类免疫调节性 Siglec 受体的特异性结合。研究提出淋球菌选择性靶向固有免疫细胞上的人类抗炎性唾液酸识别 Siglec 受体以削弱宿主反应,而促炎性 Siglecs 与 SIGLEC 假基因多态性可能代表宿主进化适应。数据可用于探究病原体—宿主互作、唾液酸修饰、Siglec 受体演化及淋病致病机制(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2018。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):淋病奈瑟菌仅在人类中引起性传播疾病淋病,并采用多种策略进行感染,包括获取宿主唾液酸以覆盖和遮蔽脂寡糖末端,同时限制补体激活。我们假设淋球菌选择性靶向固有免疫细胞上的人类抗炎性唾液酸识别 Siglec 受体以削弱宿主反应,并且促炎性 Siglecs 和 SIGLEC 假基因多态性代表宿主进化适应以对抗这种相互作用。淋病奈瑟菌确实能够结合固有免疫细胞和泌尿生殖道中表达的多种人类而非黑猩猩 CD33rSiglecs——包括 Siglec-11(抑制性)和 Siglec-16(激活性),我们首次在人类宫颈上皮上检测到它们。令人惊讶的是,除 LOS-唾液酸外,我们发现
【主题与分类】
主题标签:Sialic acid、Neisseria gonorrhoeae、Microbial Biology、Gonorrhea、Evolutionary Medicine、Siglecs、polymorphism、Disease Biology。本站分类:免疫系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.4b2158p
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.4b2158p
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- OpenDataLab:
数据集大小约 523.0 KB。
数据说明
淋病奈瑟菌仅在人类中引起性传播疾病淋病,并采用多种策略进行感染,包括获取宿主唾液酸以覆盖和掩盖脂寡糖末端,同时限制补体激活。我们假设淋球菌选择性地靶向固有免疫细胞上的人类抗炎性唾液酸识别Siglec受体,以削弱宿主反应,而促炎性Siglecs和SIGLEC假基因多态性代表了宿主进化适应,以抵消这种相互作用。淋病奈瑟菌确实能够与固有免疫细胞和泌尿生殖道中表达的多种人类CD33rSiglecs结合,但不与黑猩猩的CD33rSiglecs结合——包括Siglec-11(抑制性)和Siglec-16(激活性),我们首次在人类宫颈上皮上检测到这两种受体。令人惊讶的是,除了LOS-唾液酸外,我们发现淋球菌孔蛋白(PorB)介导了与多种Siglecs的结合。PorB还优先与人类Siglecs结合,而不与黑猩猩直系同源物结合,以人类特异性的方式调节宿主免疫反应。
最后,我们研究了在淋病高发人群中纳米比亚队列中无效SIGLEC多态性的分布,发现未感染的女性更倾向于携带编码激活免疫受体的功能性SIGLEC16等位基因。这些结果有助于理解淋病奈瑟菌的人类特异性及其如何演化以逃避免疫防御。
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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