ICU急性和慢性肺炎患者铜绿假单胞菌分离株的比较转录组分析

该数据集来自NCBI,包含铜绿假单胞菌临床分离株的比较转录组分析数据,涉及ICU急性肺炎菌株CMC-115和慢性多重耐药及碳青霉烯耐药菌株CMC-097

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基因组分类GPL21297287
GSE180499: Comparative transcriptomic analysis of Pseudomonas aeruginosa isolates from ICU patients with acute and chronic pneumonia

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

ICU急性和慢性肺炎患者铜绿假单胞菌分离株的比较转录组分析

Comparative transcriptomic analysis of Pseudomonas aeruginosa isolates from ICU patients with acute and chronic pneumonia

该数据集来自NCBI,包含铜绿假单胞菌临床分离株的比较转录组分析数据,涉及ICU急性肺炎菌株CMC-115和慢性多重耐药及碳青霉烯耐药菌株CMC-097。研究在实验室培养的早期稳定期,采用DNA微阵列和Illumina RNA-Seq两种技术进行转录组分析,鉴定出134个差异表达≥4.0倍的基因,包括急性菌株中较高的鞭毛、pyoverdine和phenazine等毒力基因,以及慢性菌株中较高的T3SS和pyochelin生物合成基因。数据可用于研究铜绿假单胞菌急慢性感染的转录组差异及耐药机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 20 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):本研究对来自肺炎患者的两种临床铜绿假单胞菌菌株进行了比较分析:1)急性菌株(CMC-115)和2)慢性多重耐药及碳青霉烯耐药菌株(CMC-097),两者具有不同的表型和遗传特征。在实验室培养的早期稳定期,对两种菌株同时使用Pseudomonas DNA GeneChip微阵列和Illumina RNA-Seq技术进行转录组分析。比较转录组分析鉴定出两种技术均检测到的134个差异表达≥4.0倍的基因,其中包括在急性菌株CMC-115中较高的鞭毛、pyoverdine和phenazine等毒力基因,以及在慢性菌株CMC-097中较高的3型分泌系统(T3SS)和pyochelin生物合成基因。特别是,DNA微阵列提示并且

【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:GPL21297、287。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=GSE180499

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 02 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

本研究对来自肺炎患者的两种临床铜绿假单胞菌(Pa)菌株进行了比较分析:1)急性菌株(CMC-115)和2)慢性多重耐药及碳青霉烯类耐药菌株(CMC-097),两者具有不同的表型和遗传特征。在实验室培养的早期稳定生长期,利用假单胞菌DNA GeneChip微阵列和Illumina RNA-Seq技术对两株菌进行了转录组分析。比较转录组分析鉴定出两种技术均检测到两菌株间差异表达≥4.0倍的134个基因,其中包括急性菌株CMC-115中较高的毒力基因,如鞭毛、pyoverdine和吩嗪基因,以及慢性菌株CMC-097中较高的3型分泌系统(T3SS)和pyochelin生物合成基因。特别是,DNA微阵列提示并经RNA-Seq分析证实,急性菌株CMC-115中完全缺失3型分泌系统基因。

结合RNA-Seq和DNA微阵列方法的联合分析还识别出了重要基因,这些基因在用于DNA微阵列设计的参考PAO1基因组中或是缺失,或是高度变异。例如,RNA-Seq数据在慢性菌株CMC-097中识别出一个包含多个多药耐药基因的操纵子:aacA27、β-内酰胺酶(blaOXA-2)、qacΔE、sul1和GNAT-N。

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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