恶性疟原虫血液阶段转录本与蛋白质相对丰度综合分析

该数据集来自 NCBI,聚焦恶性疟原虫血液阶段转录本与蛋白质相对丰度的综合分析。研究针对红细胞内发育周期中环状体、滋养体与裂殖体的形态变化,以及隔离形式难以从临床样本获取的问题,采用五种独立实验室虫株样本开展 proteotranscriptomic 分析,并对循环环状体阶段寄生虫进行 RNA 测序

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基因组预测GPL212985833
GSE152608: Comprehensive analysis of transcripts and proteins relative abundance during Plasmodium falciparum blood stages

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

恶性疟原虫血液阶段转录本与蛋白质相对丰度综合分析

Comprehensive analysis of transcripts and proteins relative abundance during Plasmodium falciparum blood stages

该数据集来自 NCBI,聚焦恶性疟原虫血液阶段转录本与蛋白质相对丰度的综合分析。研究针对红细胞内发育周期中环状体、滋养体与裂殖体的形态变化,以及隔离形式难以从临床样本获取的问题,采用五种独立实验室虫株样本开展 proteotranscriptomic 分析,并对循环环状体阶段寄生虫进行 RNA 测序,以评估 mRNA 研究作为隔离寄生虫蛋白质表达代理指标的可行性。数据可用于疟原虫基因表达与蛋白丰度关联研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 16 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):恶性疟原虫是人类疟疾的主要致病因子。在红细胞内发育周期中,恶性疟原虫的形态从循环中的年轻环状体急剧变化为被隔离的成熟滋养体和裂殖体。被隔离的形式参与重症疟疾的病理生理过程,因为受感染的红细胞会阻塞深部器官的微血管血流并诱导局部炎症。然而,隔离机制限制了从恶性疟原虫感染患者临床样本中获取相应寄生虫形式的途径。为弥补这一不足,我们旨在评估 mRNA 研究作为被隔离寄生虫蛋白质表达代理指标的适用性。为此,我们使用五个独立的恶性疟原虫实验室虫株样本进行了 proteotranscriptomic 分析。对循环环状体阶段寄生虫进行了 RNA 测序,并且

【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:GPL21298、5833。本站分类:感染/寄生虫病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE152608

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 19 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

恶性疟原虫是人类疟疾的主要致病因子。在红内期发育周期中,恶性疟原虫的形态从循环中的早期环状体急剧转变为被隔离的成熟滋养体和裂殖体。被隔离的虫体形式通过感染红细胞阻塞深部器官的微血管血流并诱导局部炎症,参与重症疟疾的病理生理过程。然而,隔离机制限制了从恶性疟原虫感染患者的临床样本中获取相应寄生虫形态的可及性。为弥补这一不足,我们旨在评估mRNA研究作为被隔离寄生虫中蛋白质表达替代指标的相关性。为此,我们利用五株独立的恶性疟原虫实验室虫株样本进行了蛋白质转录组学分析。对循环环状体期寄生虫进行RNA测序,并对相应的被隔离成熟形态进行LC-MS/MS分析。所有分析均在同一发育周期内进行,以实现直接的个体相关性分析。

在循环环状期评估了mRNA表达水平,并在成熟18-24小时达到成熟滋养体阶段后测定了相应的蛋白质表达水平。总体而言,我们的结果显示样本间存在强烈的转录组/转录组和蛋白质组/蛋白质组相关性。此外,在环状期转录组与成熟型蛋白质组之间发现了mRNA和蛋白质表达水平的强相关性。然而,在环状期鉴定出的转录本数量是成熟滋养体阶段蛋白质数量的两倍。高水平的转录本表达并不能保证检测到相应的蛋白质。最后,我们指出了个体基因水平上的差异。综上所述,我们的结果表明转录本和蛋白质表达总体上是相关的。然而,mRNA丰度并非个体水平上蛋白质表达的完美替代指标。重要的是,我们的研究显示li

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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