SARS-CoV-2 Nsp2在病毒复制位点附近招募GIGYF2并支持病毒蛋白生产[nsp2_del_rna_seq]
研究聚焦 SARS-CoV-2 Nsp2 蛋白在病毒生命周期中的作用,通过 Nsp2 缺失突变体的 RNA 测序数据,可用于分析 Nsp2 缺失对病毒 RNA 合成及宿主基因表达的影响,并支持 Nsp2 与 GIGYF2 相互作用相关研究(来源 NCBI)
![GSE269564: SARS-CoV-2 Nsp2 recruits GIGYF2 near viral replication sites and supports viral protein production [nsp2_del_rna_seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/141561.jpg)
基本信息
资源简介
SARS-CoV-2 Nsp2在病毒复制位点附近招募GIGYF2并支持病毒蛋白生产[nsp2_del_rna_seq]
SARS-CoV-2 Nsp2 recruits GIGYF2 near viral replication sites and supports viral protein production [nsp2_del_rna_seq]
该数据集来自 NCBI GEO(GSE269564),包含 1 个文件(GSE269564_series_matrix.txt.gz),基于高通量测序的表达谱分析,物种为人类(9606),平台为 GPL28337。研究聚焦 SARS-CoV-2 Nsp2 蛋白在病毒生命周期中的作用,通过 Nsp2 缺失突变体的 RNA 测序数据,可用于分析 Nsp2 缺失对病毒 RNA 合成及宿主基因表达的影响,并支持 Nsp2 与 GIGYF2 相互作用相关研究(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jun 11 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):SARS-CoV-2 基因组编码 16 个非结构蛋白(Nsps),其中 Nsp2 是保守性最低且了解最少的。在本研究中,我们发现 Nsp2 在 SARS-CoV-2 生命周期中的关键作用,并证明其与 GIGYF2 的相互作用,该相互作用导致 GIGYF2 重新定位到双膜囊泡(DMVs)附近并增强病毒蛋白生产。从病毒基因组中删除 Nsp2 编码区导致感染早期(感染后 3–4 小时)病毒 RNA 合成急剧减少。通过病毒感染的细胞中 Nsp2 的相互作用组分析,我们鉴定出参与翻译调控的蛋白 GIGYF2 作为 Nsp2 的关键伙伴。我们确认了来自 SARS-CoV-1 和 SARS-CoV-2 的 GIGYF2 与 Nsp2 之间的相互作用。耗竭 GIGYF2 或其辅因子 ZNF598 表型复制了 Nsp2 缺失所观察到的复制缺陷,表明其关键
【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:GPL28337、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=GSE269564
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jul 30 202,引用时请注意版本时效。
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数据说明
SARS-CoV-2基因组编码16种非结构蛋白(Nsps),其中Nsp2是保守性最低、了解最少的。在本研究中,我们发现Nsp2在SARS-CoV-2生命周期中的关键作用,并证明其与GIGYF2相互作用,导致GIGYF2 relocated至双膜囊泡(DMVs)附近并增强病毒蛋白的产生。从病毒基因组中删除Nsp2编码区导致感染早期(感染后3-4小时)病毒RNA合成急剧减少。通过病毒感染细胞中Nsp2的相互作用组分析,我们确定了参与翻译调控的蛋白GIGYF2是Nsp2的关键伙伴。我们确认了来自SARS-CoV-1和SARS-CoV-2的GIGYF2与Nsp2之间的相互作用。耗尽GIGYF2或其辅因子ZNF598再现了Nsp2缺失观察到的复制缺陷,表明它们在病毒复制中的关键作用。此外,感染后GIGYF2和ZNF598重新定位到DMVs附近区域,即病毒复制位点。这种重新定位在Nsp2缺失病毒中未发生,表明Nsp2在引导GIGYF2至DMVs中的作用。
通过甲醛交联与免疫沉淀测序实验(fCLIP-seq),我们发现GIGYF2与病毒RNA相互作用,尤其是在编码Nsp3、M和Orf6的区域。GIGYF2的缺失导致这些蛋白质表达减少。我们的发现揭示了Nsp2通过利用GIGYF2作为宿主因子来支持病毒蛋白产生的功能。
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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公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




