RNA-Seq分析PNA介导的尿路致病性大肠杆菌CCR20中colibactin调控因子ClbR敲低

该数据集为RNA-Seq分析,研究肽核酸(PNA)反义寡聚物(ASO)对尿路致病性大肠杆菌CCR20中colibactin调控因子ClbR的敲低效果

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基因组回归GPL34685562
GSE345846: RNA-Seq analysis of PNA-mediated knockdown of the colibactin regulator ClbR in uropathogenic Escherichia coli CCR20

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

RNA-Seq分析PNA介导的尿路致病性大肠杆菌CCR20中colibactin调控因子ClbR敲低

RNA-Seq analysis of PNA-mediated knockdown of the colibactin regulator ClbR in uropathogenic Escherichia coli CCR20

该数据集为RNA-Seq分析,研究肽核酸(PNA)反义寡聚物(ASO)对尿路致病性大肠杆菌CCR20中colibactin调控因子ClbR的敲低效果。数据包含1个文件GSE345846_series_matrix.txt.gz,来源于ncbi.nlm.nih.gov,属于肿瘤/其他分类。可用于探索ASO选择性抑制微生物群中有害基因而不消除细菌的潜力,以及colibactin与结直肠癌关联的基因表达研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 02 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):反义寡聚物(ASO)提供了一种序列特异性策略来重编程细菌基因表达。目前,它们主要被用作靶向必需基因mRNA的抗菌剂。相比之下,它们在不消除这些细菌的情况下选择性抑制微生物群成员中有害基因的潜力尚未被充分探索。在这里,我们研究了使用ASO抑制大肠杆菌中基因毒素colibactin的生物合成。Colibactin是携带聚酮合酶(pks)岛的肠杆菌科的次级代谢产物,与结直肠癌的发展有关。我们表明,针对不同pks岛mRNA(clbA、clbP、clbQ和clbR)的基于肽核酸(PNA)的ASO在体外和结直肠癌分离株E. coli CCR20 pks+中选择性阻断蛋白质合成。此外,靶向clbR的ASO有效减少了colib

【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:GPL34685、562。本站分类:肿瘤/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE345846

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    • 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

反义寡聚体(ASOs)提供了一种序列特异性的策略,用于重编程细菌基因表达。目前,它们主要被用作针对必需基因mRNA的抗菌剂。相比之下,它们在不清除微生物群成员的情况下选择性抑制有害基因的潜力尚未得到充分探索。在此,我们研究了使用ASOs抑制大肠杆菌中基因毒素colibactin生物合成的可能性。Colibactin是携带聚酮合酶(pks)岛的肠杆菌科细菌的一种次级代谢产物,与结直肠癌的发展有关。我们发现,针对不同pks岛mRNA(clbA、clbP、clbQ和clbR)的基于肽核酸(PNA)的ASOs在体外和结直肠癌分离株E. coli CCR20 pks+中选择性地阻断了蛋白质合成。此外,靶向clbR的ASOs有效减少了感染HeLa细胞中colibactin诱导的DNA损伤,表明编码pks岛转录激活因子的clbR是破坏colibactin产生的特别有效靶点。

临床上相关的基于磷酰二胺吗啉代寡核苷酸(PMO)的反义寡核苷酸(ASO)与基于肽核酸(PNA)的ASO效果相当。我们的工作引入了ASO作为一种可行的基于RNA的策略来抑制次级代谢产物的产生,并开创了一种非遗传学方法来研究生物合成基因簇,这些基因簇在自然界中普遍存在,且常发现于难以进行遗传操作的微生物中。

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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