溶血性葡萄球菌脓毒症群体感应调控数据集

该数据集来自 NCBI GEO,聚焦凝固酶阴性葡萄球菌——溶血性葡萄球菌(Staphylococcus haemolyticus)所致脓毒症的群体感应调控

geo
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基因组分类Expression profiling by arrayGPL46921283
GSE285447: Quorum-sensing control of sepsis in the coagulase-negative staphylococcal species Staphylococcus haemolyticus

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

溶血性葡萄球菌脓毒症群体感应调控数据集

Quorum-sensing control of sepsis in the coagulase-negative staphylococcal species Staphylococcus haemolyticus

该数据集来自 NCBI GEO,聚焦凝固酶阴性葡萄球菌——溶血性葡萄球菌(Staphylococcus haemolyticus)所致脓毒症的群体感应调控。源站描述显示,研究利用小鼠全身感染模型,分析 Agr 群体感应系统对脓毒症死亡率的影响,并解析其调控机制与 regulon,发现酚溶性调节蛋白毒素是调控重点。数据包含 1 个表达谱文件,可用于感染性疾病与脓毒症相关基因表达分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 27 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):在许多病原体中,群体感应系统调控毒力。因此,群体感应常被提议作为抗毒力药物开发的靶点。凝固酶阴性葡萄球菌是医院获得性血液感染的主要原因,也是此类感染最极端后果——脓毒症所致死亡的主要原因。然而,关于毒力尤其是群体感应如何影响凝固酶阴性葡萄球菌脓毒症,目前严重缺乏了解。利用小鼠全身感染模型,我们在此表明,葡萄球菌 Agr 群体感应系统对由示例性凝固酶阴性葡萄球菌物种溶血性葡萄球菌引起的脓毒症死亡率有强烈影响。为此,我们分析了溶血性葡萄球菌 Agr 的机制和 regulon,揭示出群体感应调控强烈集中于酚溶性调节蛋白毒素。我们的结果进一步表明

【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、GPL4692、1283。本站分类:感染性疾病/脓毒症。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE285447

【使用注意】

· 源站最后修改于 Dec 23 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE285447

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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;
  3. 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

在许多病原体中,群体感应系统调控毒力。因此,群体感应常被提出作为抗毒力药物开发的靶点。凝固酶阴性葡萄球菌是医院获得性血液感染以及此类感染最严重后果——脓毒症所致死亡的主要原因。然而,对于毒力尤其是群体感应如何影响凝固酶阴性葡萄球菌脓毒症,目前严重缺乏了解。利用小鼠全身感染模型,我们在此表明,葡萄球菌Agr群体感应系统对由代表性凝固酶阴性葡萄球菌物种溶血性葡萄球菌引起的脓毒症死亡率具有强烈影响。为此,我们分析了溶血性葡萄球菌Agr的机制和调节子,揭示出群体感应调控强烈集中于酚溶性调节蛋白毒素。我们的结果进一步表明,PSMs几乎是Agr效应对溶血性葡萄球菌脓毒症影响的唯一介质,并提示其主要潜在机制是PSMs的细胞溶解能力。

这些发现表明,Agr和PSMs是开发针对凝固酶阴性葡萄球菌所致脓毒症的抗毒力药物的有前景的靶点。这与针对金黄色葡萄球菌血流感染的群体感应靶向策略形成对比——此类方法在该领域被认为前景较差。我们的结果表明,这种差异源于Agr调控在凝固酶阴性葡萄球菌中更为集中的作用:在毒素中,Agr唯独且异常紧密地调控PSMs。

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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