与HIV-1感染持久自然控制相关的独特病毒储存库景观 [ATAC-seq]
该数据集来自 NCBI GEO,标题为与 HIV-1 感染持久自然控制相关的独特病毒储存库景观 [ATAC-seq],属于感染性疾病分类
![GSE144329: A unique viral reservoir landscape associated with durable natural control of HIV-1 infection [ATAC-seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/165629.jpg)
基本信息
资源简介
与HIV-1感染持久自然控制相关的独特病毒储存库景观 [ATAC-seq]
A unique viral reservoir landscape associated with durable natural control of HIV-1 infection [ATAC-seq]
该数据集来自 NCBI GEO,标题为与 HIV-1 感染持久自然控制相关的独特病毒储存库景观 [ATAC-seq],属于感染性疾病分类。数据包含 1 个文件(GSE144329_series_matrix.txt.gz),主题标签涉及 Genome binding/occupancy profiling by high throughput sequencing、GPL21697 和 9606。源站描述指出研究利用单基因组近全长测序和染色体整合位点分析,发现 elite controllers 的 proviral reservoirs 常为寡克隆至近单克隆的相同完整 proviral 序列簇,且整合位点与长期抗逆转录病毒治疗者不。
【数据集背景】
源站首次发布:Jan 27 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):在不到 0.5% 的感染者中,HIV-1 复制可在无药物情况下自然实现持续控制(“elite controllers”,ECs),尽管存在具有复制能力的病毒储存库。这种自发维持血浆病毒血症检测不到的能力是功能性治愈努力的主要目标,但 ECs 中 proviral reservoirs 的特征仍有待确定。利用单基因组、近全长下一代测序和染色体整合位点分析,我们在此表明 ECs 的 proviral reservoirs 通常由相同完整 proviral 序列的寡克隆至近单克隆簇组成。与接受长期抗逆转录病毒治疗的人相比,来自 ECs 的完整 proviral 物种在人类基因组中显示出高度不同的染色体整合位点,并优先位于着丝粒卫星 DNA 或 i
【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:GPL21697、9606。本站分类:感染性疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE144329
【使用注意】
· 源站最后修改于 Feb 02 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
尽管存在具有复制能力的病毒储存库,但不到0.5%的感染者(“精英控制者”,ECs)能够自然实现对HIV-1复制的持续、无药物控制。这种自发维持血浆病毒血症检测不到的能力是功能性治愈努力的主要目标,然而ECs中前病毒储存库的特征仍有待确定。利用单基因组、近全长下一代测序和染色体整合位点分析,我们在此表明,ECs的前病毒储存库通常由寡克隆至近单克隆的相同完整前病毒序列簇组成。与接受长期抗逆转录病毒治疗者相比,来自ECs的完整前病毒种类在人类基因组中显示出高度不同的染色体整合位点,并优先位于着丝粒卫星DNA或19号染色体上的KRAB-ZNF基因中,两者均与异染色质特征相关。此外,ECs完整前病毒的整合位点与宿主转录起始位点和可及染色质的距离增加,并富集抑制性染色质标记。
这些数据表明,一种独特的原病毒储存库构型代表了自然病毒控制的结构相关性,并且病毒储存库的质量而非数量可能是HIV-1感染功能性治愈的重要区分特征。此外,在一例EC中尽管分析了超过15亿外周血单个核细胞仍未检测到完整的原病毒序列,这提出了一种可能性:先前仅在同种异体造血干细胞移植后观察到的HIV-1感染灭菌性治愈,在极少数情况下或许是可行的。
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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