GSE319702:wbbL突变导致O-抗原缺失在大肠杆菌血流感染中常见且与死亡率升高相关

源站描述聚焦大肠杆菌血流感染中脂多糖O-抗原的作用,分析复发菌血症患者连续分离株,发现wbbL突变频繁破坏O-抗原合成导致粗糙型LPS表型,此类分离株血清敏感性更高、小鼠中致病性更低,但66株ST131血流分离株中11株(18%)缺乏O-抗原且与感染性休克和死亡等更差临床结局相关,复发菌血症模型显示

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基因组分类GPL342849606
GSE319702: Loss of O-Antigen Due to wbbL Mutations is Common and Associated with Increased Mortality in Escherichia coli Bloodstream Infections

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

GSE319702:wbbL突变导致O-抗原缺失在大肠杆菌血流感染中常见且与死亡率升高相关

Loss of O-Antigen Due to wbbL Mutations is Common and Associated with Increased Mortality in Escherichia coli Bloodstream Infections

该数据集来自NCBI,包含1个文件(GSE319702_series_matrix.txt.gz),主题为高通量测序表达谱分析,物种为人(9606),平台为GPL34284。源站描述聚焦大肠杆菌血流感染中脂多糖O-抗原的作用,分析复发菌血症患者连续分离株,发现wbbL突变频繁破坏O-抗原合成导致粗糙型LPS表型,此类分离株血清敏感性更高、小鼠中致病性更低,但66株ST131血流分离株中11株(18%)缺乏O-抗原且与感染性休克和死亡等更差临床结局相关,复发菌血症模型显示R-LPS分离株可部分逃逸针对光滑型LPS大肠杆菌的保护性免疫。数据可用于相关表达谱分析与免疫逃逸研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 17 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):大肠杆菌血流感染常见且与高死亡率相关。大肠杆菌的一个关键特征是脂多糖(LPS)O-抗原,其在侵袭性感染过程中有助于免疫逃逸。我们分析了复发菌血症患者的连续大肠杆菌分离株,发现由于wbbL突变导致O-抗原合成频繁破坏,产生粗糙型LPS(R-LPS)表型。具有粗糙型LPS的大肠杆菌分离株对血清更敏感,在小鼠中致病性更低。尽管存在这种明显的减毒,我们队列中66株大肠杆菌序列型131血流分离株中有11株(18%)缺乏O-抗原,并与显著更差的临床结局相关,包括感染性休克和死亡。使用复发菌血症模型,我们表明R-LPS分离株可部分逃逸针对光滑型LPS大肠杆菌产生的保护性免疫,突显了其重要

【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:GPL34284、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=GSE319702

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 27 202,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=GSE319702

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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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

大肠杆菌血流感染较为常见,且与高死亡率相关。大肠杆菌的一个关键特征是脂多糖(LPS)O-抗原,其在侵袭性感染过程中有助于免疫逃逸。我们分析了复发菌血症患者的系列大肠杆菌分离株,发现由于wbbL突变导致O-抗原合成频繁中断,从而产生粗糙型LPS(R-LPS)表型。具有粗糙型LPS的大肠杆菌分离株对血清更为敏感,在小鼠中致病性较低。尽管存在这种明显的减毒现象,我们队列中66株大肠杆菌序列型131血流分离株中有11株(18%)缺乏O-抗原,并与显著更差的临床结局相关,包括感染性休克和死亡。利用复发性菌血症模型,我们证明R-LPS分离株可部分逃逸针对光滑型LPS大肠杆菌产生的保护性免疫,突显了宿主免疫背景在侵袭性疾病中的重要性。

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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