IVM敏感与耐药捻转血矛线虫微阵列数据集

源站描述显示研究比较耐药与敏感寄生虫的 microRNA 表达变化,耐药虫株包括两个地理来源不同的株系及多轮回交加伊维菌素选择产生的两个品系,四株耐药虫株均显示 hco-miR-9551 丰度升高

geo
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基因组分类Non-coding RNA profiling by arrayGPL216486289
GSE79542: Microarray of IVM susceptable and resistant Haemonchus contortous

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

IVM敏感与耐药捻转血矛线虫微阵列数据集

Microarray of IVM susceptable and resistant Haemonchus contortous

该数据集来自 NCBI GEO(GSE79542),为捻转血矛线虫(Haemonchus contortus)伊维菌素敏感与耐药虫株的微阵列数据,包含 1 个文件 GSE79542_series_matrix.txt.gz。源站描述显示研究比较耐药与敏感寄生虫的 microRNA 表达变化,耐药虫株包括两个地理来源不同的株系及多轮回交加伊维菌素选择产生的两个品系,四株耐药虫株均显示 hco-miR-9551 丰度升高。数据可用于寄生虫抗药性相关非编码 RNA 表达分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 23 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):抗蠕虫药耐药性是全球抗击寄生线虫的一大难题。以往多数研究集中于分析可能在耐药性中起作用的候选基因。本文在重要寄生虫捻转血矛线虫(Haemonchus contortus)中采取新方法,研究耐药与敏感寄生虫之间 microRNA 表达的变化。耐药虫株包括两个地理来源不同的株系,以及由敏感与耐药亲本多轮回交并施加伊维菌素选择产生的两个品系。全部四个耐药株系与敏感株系相比均显示单一 miRNA hco-miR-9551 丰度升高。hco-miR-9551 在雌虫中富集,可能位于 X 染色体,且仅见于 clade V 寄生线虫。耐药亲本株系基因组的约 5-10%

【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:Non-coding RNA profiling by array、GPL21648、6289。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=GSE79542

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 12 201,引用时请注意版本时效。

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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

抗蠕虫药物耐药性是全球抗击寄生线虫斗争中的一大难题。以往大多数研究集中于分析可能参与耐药性的候选基因。本文采用一种新方法,研究重要寄生虫——捻转血矛线虫(Haemonchus contortus)中耐药株与敏感株之间microRNA表达的变化。耐药虫株包括两个地理上不同的株系,以及通过敏感亲本与耐药亲本多轮回交并施加伊维菌素选择压力而获得的两个品系。与敏感株相比,全部四个耐药株均显示单一miRNA——hco-miR-9551的丰度增加。hco-miR-9551在雌虫中富集,可能定位于X染色体,且仅存在于进化支V的寄生线虫中。耐药亲本株基因组中约5-10%渗入到相应的回交后代中,提示hco-miR-9551或受该miRNA调控的基因可能在遗传上与决定耐药性的位点连锁。

通过计算识别出含有hco-miR-9551预测结合位点的基因,并基于转录组数据集中的差异表达进行了精炼。这些发现推进了我们对捻转血矛线虫抗蠕虫药耐药分子机制的概念性理解,并表明miRNA表达的 Alterations 可能与药物耐药性相关联。

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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