兔皮肤感染模型中金黄色葡萄球菌与宿主界面的基因表达全局变化

该数据集来自 NCBI GEO(GSE61669),利用兔皮肤感染模型观察金黄色葡萄球菌在脓肿形成与消退过程中的转录组变化,并检测宿主部分促炎分子

geo
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基因组分类Expression profiling by arrayGPL80691280
GSE61669: Insights into the Staphylococcus aureus-host interface: global changes in host and pathogen gene expression in a rabbit skin infection model

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

兔皮肤感染模型中金黄色葡萄球菌与宿主界面的基因表达全局变化

Insights into the Staphylococcus aureus-host interface: global changes in host and pathogen gene expression in a rabbit skin infection model

该数据集来自 NCBI GEO(GSE61669),利用兔皮肤感染模型观察金黄色葡萄球菌在脓肿形成与消退过程中的转录组变化,并检测宿主部分促炎分子。数据以表达谱芯片形式提供,包含一个系列矩阵文件,可用于分析感染早期病原菌代谢、复制相关基因及毒力因子表达,以及宿主对感染的转录响应,为研究皮肤软组织感染机制提供参考(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 23 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):金黄色葡萄球菌是全球范围内人类皮肤和软组织感染(SSTIs)的重要原因。值得注意的是,所有SSTIs中80%由金黄色葡萄球菌引起,其中约63%为脓肿和/或蜂窝织炎。尽管已取得进展,我们对参与SSTIs发病机制的宿主和病原体因素的认识仍不完整。为了更全面地了解这一过程,我们在兔皮肤感染模型中监测了脓肿形成和消退期间金黄色葡萄球菌转录组及所选宿主促炎分子的变化。在最初24小时内,参与DNA修复、代谢物转运和代谢的金黄色葡萄球菌转录本上调,提示编码复制和细胞分裂相关分子的机制增加。编码毒力因子的基因表达也增加,即分泌毒素和纤连蛋白

【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:Expression profiling by array、GPL8069、1280。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=GSE61669

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 10 201,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

金黄色葡萄球菌是全球范围内人类皮肤和软组织感染(SSTIs)的重要病因。值得注意的是,所有SSTIs中有80%由金黄色葡萄球菌引起,其中约63%为脓肿和/或蜂窝织炎。尽管已取得进展,但我们对参与SSTIs发病机制的宿主和病原体因素的认识仍不完整。为更全面地了解这一过程,我们在兔皮肤感染模型中监测了脓肿形成和消退过程中金黄色葡萄球菌转录组的变化以及所选宿主促炎分子的变化。在最初24小时内,金黄色葡萄球菌中参与DNA修复、代谢物转运和代谢的转录本上调,提示编码参与复制和细胞分裂的分子机制增加。编码毒力因子的基因表达也增加,即分泌毒素以及纤连蛋白和/或纤维蛋白原结合蛋白。在所检测的宿主基因中,我们发现编码宿主IL-8、IL1β、制瘤素M样蛋白、CCR1、CXCR1(IL8RA)、CCL4(MIP-1β)和CCL3(MIP1α)样蛋白的转录本在金黄色葡萄球菌脓肿形成过程中属于上调程度最高的转录本之列。

我们的发现为金黄色葡萄球菌皮肤软组织感染(SSTIs)的发病机制提供了更多见解,其中包括宿主反应的时间性因素。这些结果为未来研究提供了起点,旨在更深入地理解轻中度SSTIs如何及为何进展为侵袭性疾病。

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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