Cronobacter turicensis z3032与斑马鱼幼体宿主-病原体双转录组学数据集

该数据集来自NCBI GEO(GSE236051),针对新生儿败血症/脑膜炎致病分离株Cronobacter turicensis z3032感染斑马鱼幼体的宿主-病原体互作,开展双RNA测序,同时分析病原体与斑马鱼宿主头部区域的RNA表达谱

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基因组预测GPL184137955
GSE236051: Dual transcriptomics of host-pathogen interaction of neonatal sepsis/meningitis causing isolate Cronobacter turicensis z3032 with zebrafish larvae

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

Cronobacter turicensis z3032与斑马鱼幼体宿主-病原体双转录组学数据集

Dual transcriptomics of host-pathogen interaction of neonatal sepsis/meningitis causing isolate Cronobacter turicensis z3032 with zebrafish larvae

该数据集来自NCBI GEO(GSE236051),针对新生儿败血症/脑膜炎致病分离株Cronobacter turicensis z3032感染斑马鱼幼体的宿主-病原体互作,开展双RNA测序,同时分析病原体与斑马鱼宿主头部区域的RNA表达谱。数据包含1个文件(GSE236051_series_matrix.txt.gz),可用于研究Cronobacter介导脑膜炎的体内先天免疫应答及病原体表达特征(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 28 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Cronobacter(C.)是一种重要的新发机会性食源性病原体,是新生儿菌血症和脑膜炎患者死亡的重要原因。关于Cronobacter介导脑膜炎的病理生物学知识在很大程度上是通过体外模型探索的。为了在体内探索针对引起新生儿败血症/脑膜炎的分离株C. turicensis z3032的先天免疫应答,使用斑马鱼幼体(Danio rerio)作为感染模型。在斑马鱼幼体建立z3032感染后,进行了宿主-病原体双RNA测序,以同时分析病原体和斑马鱼宿主头部区域的RNA表达。

【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:GPL18413、7955。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE236051

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 31 202,引用时请注意版本时效。

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

克罗诺杆菌(Cronobacter,简称C.)是一种重要的新发机会性食源性病原体,是新生儿菌血症和脑膜炎患者死亡的重要原因。关于克罗诺杆菌介导的脑膜炎的病理生物学知识,在很大程度上是通过体外模型来探索的。为在体内探索针对引起新生儿败血症/脑膜炎的分离株C. turicensis z3032的先天免疫反应,本研究采用斑马鱼幼鱼(Danio rerio)作为感染模型。在用z3032建立斑马鱼幼鱼感染后,进行了宿主-病原体双RNA测序,以同时分析病原体和斑马鱼宿主头部区域的RNA表达谱。

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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