脑膜炎奈瑟菌在人血-脑脊液屏障模型中诱导涉及IκBζ的促炎反应

该数据集来自 NCBI GEO,包含 1 个文件(GSE42870_series_matrix.txt.gz),基于人类恶性脉络丛乳头状瘤(HIBCPP)细胞建立的人血-脑脊液屏障体外模型,用脑膜炎致病性奈瑟菌菌株 MC58 及其无荚膜突变体 MC58siaD-、以及无荚膜携带分离株 Nm α14

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL163729606
GSE42870: Neisseria meningitidis elicits a pro-inflammatory response involving IκBζ in a human blood-cerebrospinal fluid barrier model.

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

脑膜炎奈瑟菌在人血-脑脊液屏障模型中诱导涉及IκBζ的促炎反应

Neisseria meningitidis elicits a pro-inflammatory response involving IκBζ in a human blood-cerebrospinal fluid barrier model.

该数据集来自 NCBI GEO,包含 1 个文件(GSE42870_series_matrix.txt.gz),基于人类恶性脉络丛乳头状瘤(HIBCPP)细胞建立的人血-脑脊液屏障体外模型,用脑膜炎致病性奈瑟菌菌株 MC58 及其无荚膜突变体 MC58siaD-、以及无荚膜携带分离株 Nm α14 感染后开展转录组分析,比较宿主细胞的转录反应。数据可用于研究脑膜炎奈瑟菌穿越血-脑脊液屏障时的宿主免疫与炎症反应机制,以及荚膜和细菌侵袭水平对转录应答的影响(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 12 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):人类特异性革兰阴性细菌脑膜炎奈瑟菌(Nm)是全球细菌性脑膜炎的主要病因。已有描述表明,Nm 可通过血-脑脊液屏障(BCSFB)进入中枢神经系统,该屏障由脉络丛上皮细胞构成。利用基于人类恶性脉络丛乳头状瘤(HIBCPP)细胞新建立的人 BCSFB 体外模型,我们研究了 HIBCPP 细胞在受到引起脑膜炎的 Nm 菌株 MC58 攻击时的细胞反应。作为比较,我们分析了其对密切相关的无荚膜携带分离株 Nm α14 的应答。转录组分析显示,感染菌株 MC58 后转录反应更强,尤其是其荚膜缺陷突变体 MC58siaD-,这与细菌侵袭水平相关。表达评估和基因集富集

【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、GPL16372、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=GSE42870

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 17 201,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

人类特异性革兰氏阴性细菌脑膜炎奈瑟菌(Nm)是全球细菌性脑膜炎的主要病因。已有描述表明,Nm可通过血-脑脊液屏障(BCSFB)进入中枢神经系统,该屏障由脉络丛上皮细胞构成。利用近期建立的基于人恶性脉络丛乳头状瘤(HIBCPP)细胞的人BCSFB体外模型,我们研究了HIBCPP细胞对致脑膜炎Nm菌株MC58攻击的细胞反应。作为对比,我们分析了对密切相关的无荚膜携带者分离株Nm α14的应答。转录组分析显示,感染MC58菌株后转录反应更强,尤其是其荚膜缺陷突变体MC58siaD-,这与细菌侵袭水平相关。表达评估和基因集富集分析指向一种NF-κB介导的促炎免疫反应,涉及转录因子IκBζ的上调。

与此一致,受感染的细胞分泌了显著水平的促炎趋化因子和细胞因子,其中包括IL8、CXCL1-3以及IκBζ靶基因产物IL6。HIBCPP细胞中模式识别受体的表达谱及对特定激动剂的反应表明,在Nm感染后的细胞反应中,涉及的是TLR2而非TLR4。

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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