Tat RNA 强效逆转潜伏实现翻译 competent HIV 储存库多组学分析

该数据集来自 NCBI GEO(GSE247402),包含 1 个表达谱芯片文件,聚焦 HIV 潜伏储存库的逆转与多组学分析

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL312629606
GSE247402: POTENT LATENCY REVERSAL BY TAT RNA ENABLES IN-DEPTH MULTI-OMIC ANALYSIS OF THE TRANSLATION-COMPETENT HIV RESERVOIR

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

Tat RNA 强效逆转潜伏实现翻译 competent HIV 储存库多组学分析

POTENT LATENCY REVERSAL BY TAT RNA ENABLES IN-DEPTH MULTI-OMIC ANALYSIS OF THE TRANSLATION-COMPETENT HIV RESERVOIR

该数据集来自 NCBI GEO(GSE247402),包含 1 个表达谱芯片文件,聚焦 HIV 潜伏储存库的逆转与多组学分析。研究使用 Tat mRNA 制剂联合 panobinostat 实现高效潜伏逆转,逆转水平比最强促分裂原高 3 倍以上,且不改变 CD4 T 细胞的转录组或表型,从而可在接近天然状态下离体评估感染细胞。数据可用于比较潜伏逆转后感染细胞与非感染细胞的转录组和蛋白质组差异,支持 HIV 储存库清除策略研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Nov 09 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):HIV 感染因潜伏感染细胞的长期持续存在而无法治愈,这些细胞在抗逆转录病毒治疗中断时能够重新引发病毒血症。Shock-and-kill 策略旨在通过诱导病毒基因表达来清除这一潜伏储存库,使感染细胞可被免疫系统识别并清除。在此,我们提出一种 Tat mRNA 制剂,当与 panobinostat 联合使用时,能够实现比最强促分裂原所达到水平高 3 倍以上的潜伏逆转。我们证明该 mRNA 制剂不改变 CD4 T 细胞的转录组或表型,从而能够在接近天然状态下对潜伏逆转后的感染细胞进行离体评估。利用这一特性,我们展示了潜伏逆转后感染细胞与非感染细胞之间的转录组和蛋白质组差异,包括上调

【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、GPL31262、9606。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=GSE247402

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 03 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE247402

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  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
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  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • 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

HIV感染仍无法治愈,原因是潜伏感染细胞的长期持续存在,这些细胞能够在抗逆转录病毒治疗中断时重新点燃病毒血症。激活并杀灭策略旨在通过诱导病毒基因表达来清除这一潜伏储存库,使感染细胞暴露于免疫系统的清除作用之下。在此,我们提出一种Tat mRNA制剂,当与帕比司他联合使用时,能够实现潜伏逆转,其水平比最强效的促分裂原所达到的水平高出3倍以上。我们证明,该mRNA制剂不会改变CD4 T细胞的转录组或表型,从而能够在接近天然状态下对潜伏逆转后的感染细胞进行离体评估。利用这一特性,我们展示了潜伏逆转后感染细胞与未感染细胞之间的转录组和蛋白质组差异,包括细胞毒性蛋白颗粒酶A和一种新型长非编码RNA的上调。

总体而言,我们证明了一种Tat mRNA制剂能够有效重新激活潜伏的HIV,为研究可诱导的HIV储存库提供了宝贵的研究工具,并为实现更有效的“休克与杀灭”功能性治愈铺平了道路。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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