GSE48775：参与Streptolysin S免疫的基因微阵列分析

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE48775

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

A组链球菌（GAS）是世界上最成功的病原体之一，可引起多种常见感染，如咽炎、蜂窝织炎和脓疱疮。它还可导致更严重的疾病，如风湿热、坏死性筋膜炎和中毒性休克综合征。A组链球菌产生一种强效的肽类毒素，称为链球菌溶血素S（SLS）。尽管近年来的研究进展已开始揭示SLS的结构，但其合成途径、输出方式和功能仍存在许多未解之谜。关于SLS的一个基本但尚未回答的问题是，GAS采用何种机制来抵抗自身毒素的作用。为解决这一问题，我们开发了一种独特的基于微阵列的方法，旨在鉴定参与SLS免疫的细菌基因。我们测量了一株不产生SLS的GAS菌株（∆SLS）在暴露于活性SLS以及无活性SLS异构体后的基因表达变化。将不产生SLS的GAS初次暴露于天然SLS毒素后，若干候选基因出现了显著上调。我们制备了这些候选基因所编码的蛋白质，并在体外测试了它们中和SLS毒素活性的能力。

由基因Spy_0787编码的蛋白质使野生型SLS的溶细胞活性降低了50%。细菌免疫仍是一种相对未知且未得到解释的现象。深入了解产毒素微生物如何实现对自身毒素效应的抵抗，可能揭示重要的治疗靶点，以中和诸如SLS及其他相关肽类毒素等毒力因子。本文所述的微阵列技术可应用于其他微生物系统，以了解微生物总体上如何对抗菌和细胞毒性化合物作出反应，而这些化合物的作用机制尚不清楚。

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。