过表达ClpC AAA+解折叠酶过早触发沙眼衣原体次级分化

该数据集来自NCBI GEO,标题为过表达ClpC AAA+解折叠酶过早触发沙眼衣原体次级分化,包含1个文件GSE255503_series_matrix.txt.gz,属于感染性疾病分类下的高通量表达谱数据

geo
浏览 9
医学影像分类GPL32238813
GSE255503: Overexpressing the ClpC AAA+ Unfoldase Prematurely Triggers Secondary Differentiation in Chlamydia trachomatis

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

过表达ClpC AAA+解折叠酶过早触发沙眼衣原体次级分化

Overexpressing the ClpC AAA+ Unfoldase Prematurely Triggers Secondary Differentiation in Chlamydia trachomatis

该数据集来自NCBI GEO,标题为过表达ClpC AAA+解折叠酶过早触发沙眼衣原体次级分化,包含1个文件GSE255503_series_matrix.txt.gz,属于感染性疾病分类下的高通量表达谱数据。数据基于GPL32238平台,涉及813个样本特征,可用于研究沙眼衣原体发育周期中蛋白质降解与分化调控机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 09 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):衣原体是一种专性细胞内细菌,经历复杂的双相发育周期,在较小的感染性非分裂原体(EB)和较大的非感染性但分裂的网状体(RB)之间交替。由于这些功能和形态上不同的形式之间的差异,我们假设蛋白质降解对衣原体分化至关重要。细菌Clp系统由一个ATP酶解折叠酶(例如ClpX或ClpC)和一个蛋白水解组分(例如ClpP)组成,通过识别并通常降解特定底物,对细菌生理至关重要。我们通过透射电子显微镜观察到,在衣原体中过表达野生型ClpC(而非ATP酶突变体亚型)会在发育周期中比ty更早地增加细菌液泡生态位内的糖原积累。

【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:GPL32238、813。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=GSE255503

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 11 202,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

衣原体是一种专性细胞内细菌,其发育周期经历复杂的双相过程,在较小的感染性非分裂原体(EB)与较大的非感染性但可分裂的网状体(RB)之间交替。由于这两种形式在功能和形态上存在差异,我们假设蛋白质降解对衣原体分化至关重要。细菌Clp系统由ATP酶解折叠酶(如ClpX或ClpC)和蛋白水解组分(如ClpP)组成,通过识别并通常降解特定底物,对细菌生理功能至关重要。我们通过透射电子显微镜观察到,在衣原体中过表达野生型ClpC(而非ATP酶突变体异构体)可使细菌液泡生态位内的糖原积累在发育周期中比通常观察到的更早出现。这表明ClpC活性可能增加EB相关基因的表达。与此一致,靶向RT-qPCR分析显示,在发育早期多个EB相关基因转录本显著增加。

这些效应在过表达ClpC的ATP酶突变体时并未观察到,这提供了强有力的证据表明ClpC的活性驱动了次级分化。通过使用RNA测序分析对ClpC过表达的全局转录响应,我们观察到全局向典型晚期发育周期基因和其他EB相关基因更早表达的转变。最后,我们直接将ClpC的过表达与EBs的更早产生联系起来。相反,用ATP酶突变体破坏正常的ClpC功能会导致次级分化延迟。总体而言,这些发现为衣原体次级分化的启动提供了首个机制性见解。

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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