PRJNA869716:痤疮来源Cutibacterium acnes分离株的分子分型与功能分析揭示皮肤炎症决定因素

该数据集来自NCBI,主题为转录组或基因表达,聚焦痤疮来源的Cutibacterium acnes分离株。源站描述显示,研究从健康与痤疮受试者皮肤拭子中构建了超过200株C. acnes菌株库,评估其菌株身份与炎症潜力,发现不同phylotype与K型/C型菌株在健康、非皮损及皮损皮肤的分布差异,并

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基因组分类Transcriptome or Gene expression
PRJNA869716: Molecular typing and functional profiling of acne-derived Cutibacterium acnes isolates reveal determinants of skin inflammation

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

PRJNA869716:痤疮来源Cutibacterium acnes分离株的分子分型与功能分析揭示皮肤炎症决定因素

该数据集来自NCBI,主题为转录组或基因表达,聚焦痤疮来源的Cutibacterium acnes分离株。源站描述显示,研究从健康与痤疮受试者皮肤拭子中构建了超过200株C. acnes菌株库,评估其菌株身份与炎症潜力,发现不同phylotype与K型/C型菌株在健康、非皮损及皮损皮肤的分布差异,并检测宿主细胞因子反应。数据可用于研究C. acnes菌株分型与皮肤炎症的关系(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Cutibacterium acnes(C. acnes)是一种普遍存在的皮肤共生细菌,通常被免疫系统良好耐受。据报道,不同菌株类型的C. acnes在痤疮患者中富集。为了解这些菌株类型是否参与皮肤炎症,我们从健康和痤疮受试者的皮肤拭子中构建了超过200株C. acnes分离株的文库,并评估了它们的菌株水平身份和炎症潜力。与皮损皮肤相比,Phylotype II K型菌株在健康和痤疮非皮损皮肤上更频繁。Phylotype IA-1 C型菌株在痤疮皮损皮肤上占主导,但在健康皮肤中缺失。对C. acnes上清液的宿主细胞因子反应测量显示,菌株类型或皮肤类型关联均不能预测炎症潜力。然而,相同的菌株类型诱导了不同的促炎反应,但

【主题与分类】

主题标签:Transcriptome or Gene expression。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA869716

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

痤疮皮肤杆菌(C. acnes)是一种普遍存在的皮肤共生细菌,通常能被免疫系统良好耐受。据报道,不同菌株类型的痤疮皮肤杆菌在痤疮患者皮肤上富集。为了解这些菌株类型是否参与皮肤炎症,我们从健康和痤疮受试者的皮肤拭子中构建了包含200多株痤疮皮肤杆菌分离株的菌株库,并评估了其菌株水平的身份和炎症潜能。与皮损部位相比,系统发育型II K型菌株在健康和痤疮非皮损皮肤上更为常见。系统发育型IA-1 C型菌株在痤疮皮损皮肤上占主导地位,但在健康皮肤上不存在。对痤疮皮肤杆菌上清液诱导的宿主细胞因子反应的测定显示,菌株类型和皮肤类型关联均不能预测炎症潜能。然而,相同菌株类型可诱导不同的促炎反应,但这些差异不能归因于蛋白酶、短链脂肪酸或卟啉的产生。相反,全基因组测序揭示高炎症菌株类型中存在一个线性质粒。皮内注射C.

小鼠皮肤中的痤疮丙酸杆菌通过单细胞RNA测序揭示,在真皮成纤维细胞中引发了质粒相关的炎症反应。我们得出结论,痤疮丙酸杆菌的菌株类型不足以预测炎症,但包括质粒在内的其他毒力因子可能促进疾病发生。总体设计:对皮内感染痤疮丙酸杆菌的小鼠皮肤活检样本进行单细胞RNA测序。

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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