Epstein Barr病毒转录组的全面解析与分类

该数据集来自NCBI GEO,标题为Epstein Barr病毒转录组的全面解析与分类,包含1个文件(GSE277022_series_matrix.txt.gz),基于高通量测序的表达谱数据

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基因组分类GPL348929606
GSE277022: Comprehensive resolution and classification of the Epstein Barr virus transcriptome

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

Epstein Barr病毒转录组的全面解析与分类

Comprehensive resolution and classification of the Epstein Barr virus transcriptome

该数据集来自NCBI GEO,标题为Epstein Barr病毒转录组的全面解析与分类,包含1个文件(GSE277022_series_matrix.txt.gz),基于高通量测序的表达谱数据。研究将EBV已知转录本异构体扩展至1453个,解析了除一个裂解开放阅读框外所有主要异构体,并按对病毒DNA复制的依赖性将转录本分类为早期、渗漏晚期或晚期,同时揭示vPIC在晚期和早期基因表达中的作用以及替代启动子和双相启动子的复杂性。数据可用于病毒转录组注释、转录本分类及调控机制研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 12 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病毒基因组承载着高度压缩的基因和调控元件库。在此,我们报告了迄今为止最全面的Epstein Barr病毒(EBV)转录组分析,将已知转录本异构体的数量显著扩展至1453个,并解析了除一个裂解开放阅读框外所有裂解开放阅读框的主要异构体。我们还根据每个转录本对病毒DNA复制的依赖性对其进行分类,将转录本分为“早期”、“渗漏晚期”或“晚期”。我们确定了病毒预起始复合物vPIC的作用,它不仅促进晚期基因表达,还参与早期启动子/基因的表达。这些研究还通过鉴定具有显著活性且对病毒DNA复制具有不同依赖性的替代启动子以及具有嵌入p的双相启动子,增进了我们对病毒调控程序复杂性的理解。

【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:GPL34892、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=GSE277022

【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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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

病毒基因组承载着高度压缩的基因和调控元件库。在此,我们报告了迄今为止最全面的爱泼斯坦-巴尔病毒(EBV)转录组分析,显著扩展了已知转录异构体的数量至1453个,并解析了除一个裂解性开放阅读框外所有主要异构体。我们还根据转录对病毒DNA复制的依赖性对每个转录本进行分类,将其归类为“早期”、“渗漏晚期”或“晚期”。我们确定了病毒预起始复合体vPIC的作用,它不仅促进晚期基因表达,还参与早期启动子/基因的表达。这些研究还通过识别具有显著活性且对病毒DNA复制有不同依赖性的替代启动子,以及具有早期和晚期启动子特征嵌入特性的双相启动子,增进了我们对病毒调控程序复杂性的理解。遗传分析确定了病毒裂解性复制起点(OriLyt)在整个病毒基因组中的增强子功能。

我们发现存在大量病毒通读转录,预计这会导致转录干扰以及对病毒启动子时间调控的精细调节。此外,在某些具有同向重叠基因构型的位点,polyA通读对于促进整个ORF的转录是必要的,但由于通读的部分性质,也产生了高度丰富的病毒lncRNAs。总之,本研究识别了极端的病毒转录组多样性,解析了几乎所有裂解期ORF的主要异构体,并发现了驱动和精细调节EBV裂解基因表达时间调控的新调控模式。

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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