新型隐球菌RNA沉默组分分子与功能表征[RNAi_血清型A]

研究涉及 Argonaute(AGO1、AGO2)、RdRP(RDP1)和 Dicer(DCR1、DCR2)等基因的遗传分析,可用于了解 RNAi 通路在病原真菌中的生理功能及基因表达层面的研究(来源 NCBI)

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL8638235443
GSE21176: Molecular and Functional Characterization of the role of RNA silencing components in Cryptococcus neoformans [RNAi_Serotype A]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-31

资源简介

新型隐球菌RNA沉默组分分子与功能表征[RNAi_血清型A]

Molecular and Functional Characterization of the role of RNA silencing components in Cryptococcus neoformans [RNAi_Serotype A]

该数据集来自 NCBI GEO(GSE21176),聚焦新型隐球菌(Cryptococcus neoformans)RNA 沉默组分的分子与功能表征,包含血清型 A 的 RNAi 相关表达谱数据,共 1 个文件(GSE21176_series_matrix.txt.gz)。研究涉及 Argonaute(AGO1、AGO2)、RdRP(RDP1)和 Dicer(DCR1、DCR2)等基因的遗传分析,可用于了解 RNAi 通路在病原真菌中的生理功能及基因表达层面的研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 02 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):由小 RNA 分子介导的、依赖同源降解靶 mRNA 的 RNA 干扰(RNAi)在多种真核生物中控制转录和翻译过程方面发挥关键作用。RNAi 机制在包括病原真菌在内的多种真菌物种中也具有进化保守性。为阐明 RNAi 通路在引起真菌性脑膜炎的新型隐球菌(Cryptococcus neoformans)中的生理功能,我们对血清型 A 和 D 新型隐球菌中编码 Argonaute(AGO1 和 AGO2)、RdRP(RDP1)和 Dicer(DCR1 和 DCR2)的基因进行了遗传分析。本研究表明,Ago1、Rdp1 和 Dcr2 是新型隐球菌中 RNAi 过程的主要组分。然而,RNAi 机制不参与两种毒力因子(荚膜和黑色素)产生的调控、性别分化以及多种

【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、GPL8638、235443。本站分类:感染/真菌感染。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE21176

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 29 201,引用时请注意版本时效。

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

由小RNA分子介导的、依赖同源序列降解靶mRNA的RNA干扰(RNAi)在多种真核生物中控制转录和翻译过程中发挥关键作用。RNAi机制在包括病原真菌在内的多种真菌物种中也具有进化保守性。为阐明RNAi途径在引起真菌性脑膜炎的新型隐球菌中的生理功能,本研究对血清型A和D新型隐球菌中编码Argonaute(AGO1和AGO2)、RdRP(RDP1)和Dicer(DCR1和DCR2)的基因进行了遗传学分析。本研究表明,Ago1、Rdp1和Dcr2是新型隐球菌中RNAi过程的主要组分。然而,RNAi机制不参与两种毒力因子(荚膜和黑色素)产生的调控、有性分化以及多种应激反应。为进一步深入了解由RNAi途径调控的全局调控网络,利用血清型A和D的RNAi突变体进行了比较转录组分析。

值得注意的是,在rdp1Δ突变体中观察到了活跃转座子(如T2和T3)转录本丰度的增加。因此,本研究有助于增进我们对RNAi基因在包括新型隐球菌在内的人类真菌病原体中所起作用的理解。

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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