脑脊液中延伸因子Tu与人类肺炎链球菌脑膜炎死亡率升高相关

该数据集来自 omicsdi.org,聚焦人类肺炎链球菌脑膜炎。研究对确诊肺炎链球菌脑膜炎成人的脑脊液进行定量质谱蛋白质组分析,并利用 Swissprot 人类与 TIGR4 肺炎链球菌蛋白库鉴定谱图,比较临床结局,同时对照已发表的正常脑脊液蛋白质组识别肺炎链球菌脑膜炎特有蛋白,并用随机森林模型检验

omicsdi
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蛋白质预测Cerebrospinal fluidProteomicsHivMortalityStreptococcus pneumoniae
CSF levels of Elongation Factor Tu is associated with increased mortality in human Streptococcus pneumoniae meningitis

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

脑脊液中延伸因子Tu与人类肺炎链球菌脑膜炎死亡率升高相关

该数据集来自 omicsdi.org,聚焦人类肺炎链球菌脑膜炎。研究对确诊肺炎链球菌脑膜炎成人的脑脊液进行定量质谱蛋白质组分析,并利用 Swissprot 人类与 TIGR4 肺炎链球菌蛋白库鉴定谱图,比较临床结局,同时对照已发表的正常脑脊液蛋白质组识别肺炎链球菌脑膜炎特有蛋白,并用随机森林模型检验可区分结局的蛋白特征。数据可用于探索脑脊液宿主与病原蛋白标志物、预测脑膜炎死亡风险及研究相关蛋白对生长和调理作用的影响(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景 细菌性脑膜炎的死亡率主要归因于肺炎链球菌,在撒哈拉以南非洲HIV高流行的低收入和中等收入国家超过50%。高死亡率的内在原因尚不清楚。我们检查了确诊肺炎链球菌脑膜炎(PM)成人的宿主和病原体蛋白质组,检验脑脊液中差异表达的蛋白质是否与结局相关。材料/方法 脑脊液蛋白质组通过定量质谱分析。谱图使用Swissprot人类和TIGR4肺炎链球菌蛋白库进行鉴定。蛋白质被定量并针对临床结局进行分析。PM中的独特蛋白质针对已发表的正常脑脊液蛋白质组进行鉴定。随机森林模型用于检验区分结局的蛋白质特征。感兴趣的蛋白质被测试其对生长和调理作用的影响。

【主题与分类】

主题标签:Cerebrospinal fluid、Proteomics、Hiv、Mortality、Streptococcus pneumoniae。本站分类:呼吸系统疾病/肺炎。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/pride/PXD021268

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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

背景 在撒哈拉以南非洲HIV高流行的中低收入国家,主要由肺炎链球菌引起的细菌性脑膜炎死亡率超过50%。高死亡率的内在原因尚不清楚。我们研究了确诊为肺炎链球菌脑膜炎(PM)成人的宿主和病原体蛋白质组,检验脑脊液中差异表达的蛋白质是否与结局相关。材料/方法 采用定量质谱法分析脑脊液蛋白质组。使用Swissprot人类和TIGR4肺炎链球菌蛋白质文库鉴定谱图。对蛋白质进行定量并分析其与临床结局的关系。通过与已发表的正常脑脊液蛋白质组比较,鉴定PM中的独特蛋白质。使用随机森林模型检验可区分结局的蛋白质特征。对感兴趣的蛋白质测试其对肺炎链球菌生长和调理吞噬杀伤的影响。结果 可获得57例PM成人(中位年龄32岁,60%男性,70%合并HIV-1感染,死亡率63%)的脑脊液蛋白质组。共鉴定出360种人类蛋白质和23种肺炎链球菌蛋白质。

在检出的人类蛋白质中,30%未在正常脑脊液中表达,且这些蛋白质与炎症强烈相关,主要与中性粒细胞活性有关。没有任何人类蛋白质特征能预测结局。然而,在非存活者脑脊液中,肺炎链球菌必需蛋白延伸因子Tu(EF-Tu)的表达显著升高(错误发现率(q)<0.001)。EF-Tu的表达与中性粒细胞防御素的表达呈负相关(r 0.4 p p<0.002),但与补体蛋白C3或因子H无负相关。在体外,当用脑脊液进行调理时,加入EF-Tu蛋白会损害中性粒细胞对肺炎链球菌的杀灭作用。结论:脑脊液中肺炎链球菌EF-Tu蛋白水平过高与人类脑膜炎生存率降低相关。初步研究表明,EF-Tu可抑制脑脊液中中性粒细胞介导的肺炎链球菌杀灭作用。

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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