GSE275177:isavuconazole 处理 Candida auris 的分离株特异性转录组变化

数据基于高通量测序表达谱,涉及 Candida auris 在 isavuconazole 处理下的分离株特异性转录组变化,可用于研究不同分离株对药物的转录响应差异(来源 NCBI)

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GSE275177: Isolate specific transcriptome changes exerted by isavuconazole treatment in Candida auris

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

GSE275177:isavuconazole 处理 Candida auris 的分离株特异性转录组变化

Isolate specific transcriptome changes exerted by isavuconazole treatment in Candida auris

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 Isolate specific transcriptome changes exerted by isavuconazole treatment in Candida auris,包含 1 个文件 GSE275177_series_matrix.txt.gz,属于感染性疾病 / 其他分类。数据基于高通量测序表达谱,涉及 Candida auris 在 isavuconazole 处理下的分离株特异性转录组变化,可用于研究不同分离株对药物的转录响应差异(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 19 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):侵袭性真菌感染是全球重要的医疗相关疾病,尤其在重症监护病房中更为突出。最近,Candida auris 作为一种多重耐药且可能泛耐药的物种,已在全球范围内成为新的医院内病原体,至少已在六大洲的 50 个国家有报道。临床研究表明,先前明确界定的系统发育 C. auris 分支在其致病性、毒力、代谢以及对传统抗真菌治疗的敏感性方面显示出显著差异。根据流行病学数据,属于南亚分支的分离株对 fluconazole(97%)、amphotericin B(47%)的耐药比例最高,且该分支包含最多数量的多重耐药分离株(45%),这影响了所应用抗真菌治疗的疗效。在过去十年中,一种新的广谱抗真菌

【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:GPL24811、498019。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=GSE275177

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 24 202,引用时请注意版本时效。

下载信息

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE275177

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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

侵袭性真菌感染是全球范围内重要的医疗相关疾病,尤其在重症监护病房中更为突出。近年来,耳念珠菌(Candida auris)作为一种多重耐药且可能泛耐药的物种,已在全球范围内成为新的医院获得性病原体,六大洲至少50个国家已有报道。临床研究表明,先前明确界定的耳念珠菌系统发育分支在其致病性、毒力、代谢及对传统抗真菌治疗的敏感性方面存在显著差异。基于流行病学数据,属于南亚分支的分离株对氟康唑(97%)、两性霉素B(47%)的耐药比例最高,且该分支包含的多重耐药分离株数量最多(45%),这影响了所应用抗真菌治疗的疗效。过去十年中,一种新的广谱抗真菌药物艾沙康唑(isavuconazole,ISA)已进入临床实践。ISA主要获批用于治疗侵袭性曲霉病和毛霉病,目前尚无用于侵袭性念珠菌感染治疗的推荐意见。

在我们之前的研究中,我们报告了属于南亚谱系的不同分离株之间对ISA的敏感性概况存在差异。然而,全球转录反应——甚至是分离株特异性的——仍未得到解决。因此,我们的研究旨在利用高通量RNA测序(RNAseq)揭示与ISA暴露相关的那些分子事件。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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