GSE179407:表皮葡萄球菌临床与共生分离株与人血互作后的转录组特征

该数据集来自 NCBI GEO,包含表皮葡萄球菌临床分离株与共生分离株在与人类血液互作后的转录组表达谱数据,采用高通量测序进行表达谱分析,共 1 个文件

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基因组分类GPL178931282
GSE179407: Characterization of Staphylococcus epidermidis clinical and commensal isolates transcriptome upon interaction with human blood

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

GSE179407:表皮葡萄球菌临床与共生分离株与人血互作后的转录组特征

Characterization of Staphylococcus epidermidis clinical and commensal isolates transcriptome upon interaction with human blood

该数据集来自 NCBI GEO,包含表皮葡萄球菌临床分离株与共生分离株在与人类血液互作后的转录组表达谱数据,采用高通量测序进行表达谱分析,共 1 个文件。研究背景是表皮葡萄球菌生物膜释放细胞可引发血流感染,而血培养阳性难以区分感染与采血污染,因此需要寻找能帮助临床鉴别感染(临床分离株)与污染(共生菌株)的标志物。该数据可用于比较两类分离株在血液环境中的基因表达差异,辅助筛选候选鉴别标志物(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 03 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):表皮葡萄球菌在医疗器械上形成的生物膜释放细胞,与血流感染的发生相关,导致发病率和死亡率升高。这部分原因在于准确诊断表皮葡萄球菌血流感染存在困难。表皮葡萄球菌是人类皮肤和黏膜上普遍存在的共生菌,因此血培养阳性并不总是代表感染,也可能是采血过程中污染的结果。因此,迫切需要寻找能帮助临床医生区分感染(临床分离株)与污染(共生菌株)的标志物。基于此,多年来已开展了多项比较临床分离株与共生分离株表型或遗传特征的研究。然而,由于表皮葡萄球菌的毒力因子似乎与那些 conf

【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:GPL17893、1282。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=GSE179407

【使用注意】

· 源站最后修改于 Dec 09 202,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

表皮葡萄球菌生物膜在医疗器械上形成后释放细胞,与血流感染的发生相关,导致发病率和死亡率升高。这部分归因于准确诊断表皮葡萄球菌血流感染的困难。表皮葡萄球菌是人类皮肤和黏膜上普遍存在的共生菌,因此血培养阳性并不总是代表感染,可能是采血过程中污染的结果。因此,迫切需要寻找能帮助临床医生区分感染(临床分离株)与污染(共生菌株)的标志物。基于此,多年来已开展了多项比较临床分离株与共生分离株表型或遗传特征的研究。然而,由于表皮葡萄球菌的毒力因子似乎与其赋予共生适应性的因子相同,我们假设表皮葡萄球菌菌株适应宿主环境的能力可能不取决于特定的表型和/或遗传组成,而取决于基因转录的调控。

因此,我们利用RNA测序(RNA-seq)技术,在感染背景下对共生菌株和临床分离株的转录组进行了表征,试图揭示它们之间的差异,从而识别可用于诊断的标志物。我们突出显示了几个有可能区分两组的标志物。然而,当在更广泛的临床和共生分离株集合中验证所获得的结果时,最初识别的基因的区分能力丧失了。尽管我们不能排除对更大规模分离株集合的表征会识别出潜在候选者,但我们的转录组数据未能证实我们最初的假设,这证明了表皮葡萄球菌(S. epidermidis)的机会性本质。

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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