肺炎链球菌实验性脑膜炎必需基因的全基因组鉴定

该数据集来自 omicsdi.org,属于呼吸系统疾病/肺炎分类,主题为转录组学。研究采用基因组足迹分析(GAF)技术,使用四个文库共6000个独立的TIGR4 marinerT7转座子突变体,经兔脑池内注射后于3、9、15小时收集脑脊液,通过微阵列分析鉴定出82个感染中减毒的基因和11个富集的基因

omicsdi
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基因组分类Transcriptomics
Genome-wide identification of Streptococcus pneumoniae genes essential for the development of experimental meningitis

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

肺炎链球菌实验性脑膜炎必需基因的全基因组鉴定

该数据集来自 omicsdi.org,属于呼吸系统疾病/肺炎分类,主题为转录组学。研究采用基因组足迹分析(GAF)技术,使用四个文库共6000个独立的TIGR4 marinerT7转座子突变体,经兔脑池内注射后于3、9、15小时收集脑脊液,通过微阵列分析鉴定出82个感染中减毒的基因和11个富集的基因,涉及荚膜多糖、营养摄取和代谢等过程。数据可用于研究肺炎链球菌脑膜炎致病机制及候选基因筛选(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):我们应用基因组足迹分析(GAF)寻找肺炎链球菌在实验性脑膜炎发生和进展过程中必需的基因。将四个文库共6000个独立的TIGR4 marinerT7转座子突变体经脑池内注射入兔,并在三、九和十五小时后收集脑脊液(CSF)。对来自CSF样本和接种物的突变体特异性探针进行微阵列分析,鉴定出82个突变体在感染期间减毒的基因和11个突变体富集的基因。筛选结果特别指出荚膜多糖(cps)、营养摄取和代谢在脑膜炎中的重要作用。在大鼠脑膜炎实验模型中对十六个GAF靶点的一个子集的定向突变体进行的详细研究显示,其中十个在感染期间显著减毒或富集

【主题与分类】

主题标签:Transcriptomics。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/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-21729

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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

我们应用基因组阵列足迹分析(GAF)技术,旨在寻找在实验性脑膜炎发生与发展过程中对肺炎链球菌(S. pneumoniae)至关重要的基因。将四个文库,共计6,000个独立的TIGR4 marinerT7转座子突变体,经脑池内注射至家兔体内,并于三小时、九小时及十五小时后收集脑脊液(CSF)。通过对CSF样本及接种物中突变体特异性探针的微阵列分析,我们识别出82个基因,其突变体在感染过程中减弱,以及11个基因,其突变体在感染期间得到增强。筛选结果特别指出,在脑膜炎中,荚膜多糖(cps)、营养摄取及代谢具有关键作用。在大鼠脑膜炎实验模型中,对16个GAF靶点中的一部分定向突变体进行详细研究显示,有10个在竞争性感染过程中显著减弱或增强。此外,我们证明,在大鼠脑膜炎单一感染模型中,腺苷酸琥珀酸合成酶(purA)、黄素氧还蛋白(fld)及支链氨基酸ABC转运蛋白的底物结合蛋白(livJ)的突变体对于全面爆发的脑膜炎至关重要。

总体而言,GAF筛选揭示了肺炎球菌在脑脊液中所面临的对营养物质的普遍限制,而除cps基因外,似乎不需要任何“经典”毒力因子即可引发感染。这一认识将有助于更好地理解肺炎球菌性脑膜炎的分子发病机制。兔脑膜炎模型按照Østergaard先前描述的方法进行(PMID: 9661008)。简言之,将10E6 CFU的肺炎链球菌突变体文库悬浮于20 µl牛肉汤中,并注射入四组、每组四只、体重约2.5 kg的远交新西兰白兔的小脑延髓池(其中一组有一只兔死亡)。通过从留置的脊髓和动脉插管中抽吸,从同一只兔反复获取脑脊液(0.3 ml)样本。样本在细胞增多前收集。

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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