PRJNA1433593:弓形虫感染宿主细胞依赖性表观基因组与转录组分析

该数据集来自 NCBI,围绕弓形虫(Toxoplasma gondii)在新生小鼠星形胶质细胞与人包皮成纤维细胞内的感染过程,采集了感染后第 3、5、7 天的 ChIP-seq 与 RNA-seq 原始测序数据

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基因组Raw sequence reads
PRJNA1433593: Host cell dependent epigenomic and transcriptomic profiling of Toxoplasma gondii infection

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

PRJNA1433593:弓形虫感染宿主细胞依赖性表观基因组与转录组分析

PRJNA1433593 数据集聚焦于弓形虫(Toxoplasma gondii)感染宿主细胞后的表观基因组与转录组特征,来源于 NCBI。弓形虫是一种专性细胞内寄生原虫,可感染多种宿主细胞类型。该研究以新生小鼠星形胶质细胞和人包皮成纤维细胞为宿主细胞模型,在感染后第 3、5、7 天多个时间点开展 ChIP-seq 与 RNA-seq 测序,采集原始测序读段,用于比较不同宿主细胞环境下寄生虫染色质相关标记与基因表达动态,进而支撑宿主细胞依赖性基因调控差异的研究。

【数据集背景】

弓形虫作为一种专性细胞内寄生虫,其感染过程涉及与不同宿主细胞类型的相互作用。为理解寄生虫在细胞内感染期间的基因调控特征,需要在表观基因组和转录组层面进行系统刻画。该数据集正是围绕这一目标设计,通过比较弓形虫在两种不同宿主细胞——新生小鼠星形胶质细胞与人包皮成纤维细胞——中的感染过程,考察宿主细胞环境对寄生虫基因调控的影响。

【数据内容】

该数据集的主题标签为“Raw sequence reads”,即原始序列读段。数据内容包括在感染后第 3、5、7 天多个时间点采集的 ChIP-seq 与 RNA-seq 数据。ChIP-seq 用于分析染色质相关标记,RNA-seq 用于分析基因表达动态。这些数据共同支持对寄生虫表观基因组特征与转录组特征的分析,以及在两种宿主细胞环境下开展比较研究。

【采集与来源】

数据集来源于 ncbi.nlm.nih.gov,编号为 PRJNA1433593。研究采用的宿主细胞为新生小鼠星形胶质细胞和人包皮成纤维细胞,感染后第 3、5、7 天为采样时间点,实验方法包括 ChIP-seq 和 RNA-seq。数据以原始序列读段形式提供。

【适用场景】

该数据集适用于研究弓形虫在细胞内感染过程中的表观基因组与转录组特征,特别是比较不同宿主细胞环境下寄生虫染色质相关标记和基因表达动态的差异。可用于探讨宿主细胞依赖性差异在寄生虫基因调控中的表现,也可为相关感染性疾病研究提供原始测序数据基础。

【使用方法】

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【质量与限制】

源站未提供。

【引用与许可】

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数据集获取

源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1433593

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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    • 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

刚地弓形虫是一种专性细胞内寄生虫,可感染多种宿主细胞类型。本研究旨在分析新生儿小鼠星形胶质细胞和人包皮成纤维细胞在细胞内感染过程中寄生虫的表观基因组和转录组特征。在多个感染后时间点(第3、5和7天)进行ChIP-seq和RNA-seq,以便比较分析不同宿主细胞环境下的染色质相关标记和基因表达动态。所得数据集有助于研究寄生虫基因调控中宿主细胞依赖性差异。

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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