Acinetobacter baumannii 对过氧化氢的转录响应及 mumR 和 oxyR 的调控作用

该数据集来自 NCBI GEO(GSE114130),利用 RNA Sequencing 测定 Acinetobacter baumannii 在过氧化氢胁迫下的转录响应,并分析转录调控因子 mumR 或 oxyR 基因失活菌株的转录谱

geo
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基因组分类GPL24655470
GSE114130: Transcriptional response of Acinetobacter baumannii to hydrogen peroxide and role of mumR and oxyR in regulating this response

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

Acinetobacter baumannii 对过氧化氢的转录响应及 mumR 和 oxyR 的调控作用

Transcriptional response of Acinetobacter baumannii to hydrogen peroxide and role of mumR and oxyR in regulating this response

该数据集来自 NCBI GEO(GSE114130),利用 RNA Sequencing 测定 Acinetobacter baumannii 在过氧化氢胁迫下的转录响应,并分析转录调控因子 mumR 或 oxyR 基因失活菌株的转录谱。数据包含 1 个文件(GSE114130_series_matrix.txt.gz),主题标签涉及高通量测序表达谱与 GPL24655 平台。该数据可用于研究 A. baumannii 在感染相关氧化应激下的生存机制及调控网络,为寻找新药物靶点提供转录组层面的分类与比较依据(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 07 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Acinetobacter baumannii 是一种革兰氏阴性机会致病菌,可引起多种感染,包括肺炎、菌血症和伤口感染。由于存在多种内在和获得性耐药机制,A. baumannii 分离株通常为多重耐药,且感染以难以治疗著称。因此,鉴定 A. baumannii 在感染期间所遇胁迫下赖以生存的机制,对于发现新药物靶点具有重要意义。在本研究中,我们利用 RNASequencing 测定了 A. baumannii 对过氧化氢胁迫的转录响应。暴露于过氧化氢后,A. baumannii 差异转录数百个基因。在本研究中,我们还测定了转录调控因子 mumR 或 oxyR 被基因失活的 A. baumannii 菌株的转录谱,并鉴定了转录

【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:GPL24655、470。本站分类:呼吸系统疾病/肺炎。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE114130

【使用注意】

· 源站最后修改于 Nov 13 201,引用时请注意版本时效。

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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

鲍曼不动杆菌是一种革兰氏阴性机会致病菌,可引起多种感染,包括肺炎、菌血症和伤口感染。由于存在多种内在性和获得性耐药机制,鲍曼不动杆菌分离株通常为多重耐药,且感染以难以治疗而著称。因此,鉴定鲍曼不动杆菌在感染过程中赖以存活以应对各种应激的机制,对于发现新的药物靶点具有重要意义。在本研究中,我们利用RNA测序技术测定了鲍曼不动杆菌对过氧化氢应激的转录反应。暴露于过氧化氢后,鲍曼不动杆菌有数百个基因发生差异转录。在本研究中,我们还测定了转录调控因子mumR或oxyR基因被遗传失活的鲍曼不动杆菌菌株的转录谱,并鉴定了这些菌株与野生型鲍曼不动杆菌在应对过氧化氢应激时的转录差异。通过上述研究,明确了鲍曼不动杆菌OxyR在过氧化氢应激抗性以及调控过氧化氢解毒所需基因方面的功能。

此外,还探讨了未表征的调节因子MumR对过氧化氢胁迫抗性的贡献。本研究揭示了重要人类病原体在过氧化氢胁迫条件下的转录组。

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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