新型隐球菌自然分离株在生物相关应激下基因表达变异图谱

该数据集来自 NCBI GEO(GSE136879),针对机会性环境真菌病原体 Cryptococcus neoformans,比较不同谱系(VNI 和 VNBI)与来源(环境与临床)的多个自然分离株在多种生物相关应激条件下的基因表达

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基因组分类GPL145715207
GSE136879: Landscape of gene expression variation of natural isolates of Cryptococcus neoformans in response to biologically relevant stresses

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

新型隐球菌自然分离株在生物相关应激下基因表达变异图谱

Landscape of gene expression variation of natural isolates of Cryptococcus neoformans in response to biologically relevant stresses

该数据集来自 NCBI GEO(GSE136879),针对机会性环境真菌病原体 Cryptococcus neoformans,比较不同谱系(VNI 和 VNBI)与来源(环境与临床)的多个自然分离株在多种生物相关应激条件下的基因表达。研究采用 RNA sequencing 评估七株分离株在五种代表性体外、环境及内部条件下的转录谱,旨在揭示与酵母感染及疾病进展相关的基因。数据可用于研究隐球菌环境适应与致病机制的转录组分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 04 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Cryptococcus neoformans 是一种机会性环境真菌病原体,在其流行高峰时,全球每年估计引起一百万例隐球菌性脑膜炎。这种酵母能够适应各种外部环境(树木、土壤和/或鸟粪)和内部环境(吞噬细胞的细胞内微环境,和/或在宿主组织/体液中自由生活)。这种适应的遗传基础尚未完全阐明,并且主要依赖于单一参考 C. neoformans 菌株。为了揭示对酵母感染和疾病进展重要的基因,我们比较了来自不同谱系(VNI 和 VNBI)和来源(环境和临床)的多个菌株在多种条件下的基因表达。在这里,我们使用 RNA sequencing 评估了七株 C. neoformans 分离株在五种代表性体外、环境和内部条件下生长的转录谱。

【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:GPL14571、5207。本站分类:感染性疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE136879

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 23 202,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

新型隐球菌是一种机会性环境真菌病原体,在其流行高峰时期,全球每年估计引起一百万例隐球菌性脑膜炎。这种酵母能够适应各种外部环境(树木、土壤和/或鸟类排泄物)和内部环境(吞噬细胞的细胞内微环境,和/或在宿主组织/体液中自由生活)。这种适应性的遗传基础尚未完全阐明,且主要依赖于单一参考新型隐球菌菌株。为揭示对酵母感染和疾病进展重要的基因,我们比较了来自不同谱系(VNI和VNBI)和来源(环境和临床)的多个菌株在多种条件下的基因表达。在此,我们使用RNA测序评估了七株新型隐球菌分离株在五种代表性体外、环境和体内条件下培养的转录谱。我们表征了该物种两个主要谱系(VNI和VNBI)的分离株之间以及这些条件之间的基因表达差异。

比较这两个谱系的分离株,我们发现显示谱系特异性表达的基因富集于亚端粒区域和谱系特异性基因簇中。在所有条件下普遍存在的主要基因表达差异涉及不同糖源和氮源的利用。比较巨噬细胞和脑脊液(CSF)中的基因表达还揭示了CSF中下调的几个特定通路,包括脂质和碳水化合物代谢,以及缬氨酸、亮氨酸和异亮氨酸降解,这可能反映了在哺乳动物蛛网膜下腔中生长时与MP相比对宿主营养物质的利用。总之,我们的研究提供了迄今为止对新型隐球菌自然菌株间转录组变异最广泛的视角,并为参与主要体外和体内生长阶段的重要基因提供了见解。

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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