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创建/更新时间

2026-10-22

资源简介

PRJEB105210：RNA-EC-TEM-1-AC 大肠杆菌转录组数据

PRJEB105210: RNA-EC-TEM-1-AC 是一个来源于 NCBI 的转录组数据集，归入感染性疾病 / 其他类别。该数据集围绕大肠杆菌临床分离株对阿莫西林-克拉维酸（AMX-CLV）的转录组与基因组响应展开，采用空心纤维感染模型模拟人体血浆和尿液中的药物药代动力学过程，并在与临床可达到的全身药物浓度相对应的不同 AMX-CLV 暴露条件下，通过 RNA 测序获取时间进程实验中的基因表达谱。数据覆盖药物敏感亚群与药物选择出的耐药亚群，可用于分析 β-内酰胺/β-内酰胺酶抑制剂响应、应激适应通路、可移动遗传元件的动员以及耐药性出现的相关机制。

【数据集背景】

大肠杆菌是临床感染中的重要病原体，β-内酰胺类与 β-内酰胺酶抑制剂复方（如阿莫西林-克拉维酸）是常用的治疗选择之一。理解细菌在药理学相关药物浓度下的转录组与基因组响应，对于认识药物敏感性差异、应激适应以及耐药性产生过程具有意义。该数据集正是针对这一背景，研究大肠杆菌临床分离株在 AMX-CLV 暴露下的表达变化，并借助空心纤维感染模型复现人体血浆与尿液中的药物药代动力学特征，使实验条件更贴近临床可达到的全身药物浓度。

【数据内容】

数据集包含 RNA-seq 表达谱，来源于时间进程实验中、在不同 AMX-CLV 暴露条件下采样的分离株。数据覆盖药物敏感亚群和药物选择出的耐药亚群，可用于刻画差异基因表达模式。源站描述指出，这些数据支持对 β-内酰胺/β-内酰胺酶抑制剂响应、应激适应通路、可移动遗传元件动员以及耐药性出现机制的分析。除上述内容外，样本数量、测序平台、读长、数据量等具体技术参数源站未提供。

【采集与来源】

数据来源站为 ncbi.nlm.nih.gov，数据集英文名为 PRJEB105210: RNA-EC-TEM-1-AC。实验采用空心纤维感染模型模拟人体血浆和尿液中的药物药代动力学，并在与临床可达到的全身药物浓度相对应的不同 AMX-CLV 暴露条件下开展时间进程采样，随后进行 RNA 测序。关于分离株的具体来源机构、采样地点与时间等细节，源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于研究大肠杆菌临床分离株在阿莫西林-克拉维酸暴露下的转录组响应，包括药物敏感与耐药亚群之间的差异基因表达比较、应激适应通路的分析、可移动遗传元件动员的探讨，以及耐药性出现相关机制的探索。也可作为 β-内酰胺/β-内酰胺酶抑制剂复方药效学与耐药演化研究的参考表达谱数据。

【使用方法】

源站未提供具体的使用方法说明。一般而言，RNA-seq 表达谱可用于差异表达分析、通路富集与共表达分析等，但针对该数据集的分析流程、预处理步骤与推荐参数，源站未提供。

【质量与限制】

源站未提供关于数据质量评估、质控指标或已知限制的说明。使用时应结合源站页面获取最新信息。

【引用与许可】

源站未提供引用方式与许可条款信息。

原始链接

https://ncbi.nlm.nih.gov/Traces/study?acc=PRJEB105210

访问原始数据

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使用方式

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJEB105210

标准获取流程：

访问源站链接，注册/登录账号；
进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
- 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

本研究探讨了大肠埃希菌临床分离株对药理学相关浓度阿莫西林-克拉维酸（AMX-CLV）的转录组学和基因组学应答。利用中空纤维感染模型重现人体血浆和尿液药物药代动力学，我们进行了RNA测序，以表征药物敏感和药物选择耐药亚群中的差异基因表达模式。该数据集包括在对应于临床可达到的全身药物浓度的不同AMX-CLV暴露条件下，于时间过程实验中采样分离株所生成的RNA-seq图谱。这些数据支持对β-内酰胺/β-内酰胺酶抑制剂应答、应激适应通路、可移动遗传元件的动员以及与耐药性出现相关机制的分析。

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