野生型秀丽隐杆线虫暴露于Haptoglossa zoospora 6或12小时的RNA测序

该数据集为野生型秀丽隐杆线虫暴露于Haptoglossa zoospora 6小时和12小时后的RNA测序数据,包含感染与未感染样本,使用Illumina HiSeq 2500平台,经Kallisto比对至WBcel235转录组并用Sleuth分析差异表达基因

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基因组预测GPL182456239
GSE175950: RNA sequencing of wild type C.elegans exposed to Haptoglossa zoospora for 6 or 12 hours

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

野生型秀丽隐杆线虫暴露于Haptoglossa zoospora 6或12小时的RNA测序

RNA sequencing of wild type C.elegans exposed to Haptoglossa zoospora for 6 or 12 hours

该数据集为野生型秀丽隐杆线虫暴露于Haptoglossa zoospora 6小时和12小时后的RNA测序数据,包含感染与未感染样本,使用Illumina HiSeq 2500平台,经Kallisto比对至WBcel235转录组并用Sleuth分析差异表达基因。数据可用于研究线虫对病原感染的转录组响应及与其他病原感染诱导基因的比较(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 01 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):我们旨在研究秀丽隐杆线虫对Haptoglossa zoospora感染的响应。为此,我们使用Illumina HiSeq 2500平台对发育至L4期的感染动物在病原暴露6小时和12小时后以及相同时间点的未感染动物进行了RNA测序。由Imperial College London测序设施(Hammersmith校区)生成并通过质量控制的序列reads,使用伪比对工具Kallisto比对到最新的秀丽隐杆线虫(WBcel235)转录组。生成的丰度文件使用Sleuth的R流程进行分析。从数据集中分离出p值<0.01且FDR值<0.1的差异表达基因,并与包括卵菌Myzocytiopsis humicola在内的其他秀丽隐杆线虫病原体感染中诱导的基因进行比较。该比较结果揭示了保守特征

【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:GPL18245、6239。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=GSE175950

【使用注意】

· 源站最后修改于 Nov 04 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE175950

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

本研究旨在探究秀丽隐杆线虫对Haptoglossa游动孢子感染的响应。为此,我们利用Illumina HiSeq 2500平台,对发育至L4期的感染线虫(分别于病原体暴露后6小时和12小时)及相同时间点的未感染线虫进行了RNA测序。经伦敦帝国理工学院测序中心(Hammersmith校区)生成并通过质量控制的序列读段,使用伪比对工具Kallisto比对至最新的秀丽隐杆线虫(WBcel235)转录组。所生成的丰度文件通过Sleuth的R分析流程进行处理。从数据集中筛选出p值<0.01且FDR值<0.1的差异表达基因,并将其与其他秀丽隐杆线虫病原体(包括卵菌Myzocytiopsis humicola)感染中诱导的基因进行比较。该比较结果揭示了秀丽隐杆线虫识别卵菌所依赖的保守特征。

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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