GSE21729:肺炎链球菌实验性脑膜炎发展必需基因的全基因组鉴定

该数据集来自 NCBI GEO(GSE21729),针对肺炎链球菌(S. pneumoniae)实验性脑膜炎发展相关必需基因的全基因组鉴定研究

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基因组分类OtherGPL62681313
GSE21729: 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
2026-10-23

资源简介

GSE21729:肺炎链球菌实验性脑膜炎发展必需基因的全基因组鉴定

Genome-wide identification of Streptococcus pneumoniae genes essential for the development of experimental meningitis

该数据集来自 NCBI GEO(GSE21729),针对肺炎链球菌(S. pneumoniae)实验性脑膜炎发展相关必需基因的全基因组鉴定研究。研究采用基因组阵列足迹分析(GAF),将四个文库共 6000 个独立 TIGR4 marinerT7 转座子突变体经脑池内注射入兔,并在 3、9、15 小时后采集脑脊液(CSF)。通过微阵列分析突变体特异性探针,鉴定出感染过程中突变体衰减的 82 个基因和富集的 11 个基因,提示荚膜多糖(cps)、营养摄取和代谢在脑膜炎中的重要作用。数据可用于肺炎链球菌脑膜炎致病机制与候选基因筛选研究(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):我们应用基因组阵列足迹分析(GAF)寻找肺炎链球菌(S. pneumoniae)在实验性脑膜炎建立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、九和十五小时后采集脑脊液(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,鉴定出感染过程中突变体衰减的 82 个基因和突变体富集的 11 个基因。筛选结果特别指向荚膜多糖(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 16 个 GAF 靶点子集的定向突变体进行的详细研究表明,其中 10 个在感染期间显著衰减或富集。

【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:Other、GPL6268、1313。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=GSE21729

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 02 201,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE21729

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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营养普遍受限情况,而除cps基因外,似乎没有“经典”毒力因子是感染所必需的。这一认识将有助于更好地理解肺炎球菌脑膜炎的分子发病机制。

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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