猪肺炎支原体感染过程中的转录组变化

数据以表达谱芯片形式提供,比较感染猪支气管肺泡灌洗液中回收的菌体与体外培养菌体的转录本,旨在识别与定植和致病相关的基因。数据集包含 1 个文件(GSE9057_series_matrix.txt.gz),可用于肺炎相关基因表达分析及毒力基因筛选研究(来源 NCBI)

geo
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基因组分类Expression profiling by arrayGPL53722099
GSE9057: Transcriptome Changes in Mycoplasma hyopneumoniae During Infection

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

猪肺炎支原体感染过程中的转录组变化

Transcriptome Changes in Mycoplasma hyopneumoniae During Infection

该数据集来自 NCBI GEO(GSE9057),研究猪肺炎支原体(Mycoplasma hyopneumoniae)感染过程中转录水平的变化。数据以表达谱芯片形式提供,比较感染猪支气管肺泡灌洗液中回收的菌体与体外培养菌体的转录本,旨在识别与定植和致病相关的基因。数据集包含 1 个文件(GSE9057_series_matrix.txt.gz),可用于肺炎相关基因表达分析及毒力基因筛选研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 14 200。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):猪肺炎支原体引起猪肺炎,是猪呼吸道疾病综合征的重要病因。由于缺乏遗传操作工具,致病机制难以研究,但微阵列可用于研究猪体内定植和发病过程中发生的转录变化。该方法有望识别与毒力相关的重要基因。本研究旨在识别感染过程中转录水平发生变化的基因。为此,将支气管肺泡灌洗液中收集的菌体与肉汤培养的菌体进行比较。在感染猪肺炎支原体 28 天后对猪进行支气管肺泡灌洗,并通过差速离心分离菌体。随后通过去除真核核糖体和信使 RNA,从总 RNA 中获得支原体 RNA 富集制品。cDNA 被生成

【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:Expression profiling by array、GPL5372、2099。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=GSE9057

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 17 201,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

猪肺炎支原体引起猪肺炎,并在猪呼吸道疾病综合征中起重要作用。由于缺乏遗传操作工具,其致病机制难以研究,但可利用微阵列技术研究猪体内定植和发病过程中发生的转录变化。该方法有望鉴定出对毒力重要的基因。本研究旨在鉴定感染过程中转录水平发生变化的基因。为此,将支气管肺泡灌洗液中收集的菌体与肉汤培养的菌体进行比较。对感染猪肺炎支原体28天后的猪进行支气管肺泡灌洗,并通过差速离心分离菌体。随后,通过扣除真核核糖体和信使RNA,从总RNA中获得支原体RNA富集制剂。使用支原体ORF特异性引物生成cDNA,用Cy3和Cy5进行荧光标记,并用于杂交微阵列。扫描阵列并使用混合线性统计模型进行分析。以此方式分析了九个生物学重复。

我们的分析表明,在猪肺疾病过程中,有33个Mhyo基因上调,46个基因下调(p<0.01),错误发现率<2.7%。在下调基因中,46个中有27个(59%)缺乏已知功能,而上调基因中33个有20个(61%)为假设基因。四个下调基因和两个上调基因是推定脂蛋白。secA(mhp295;p = 0.003)和两个甘油转运渗透酶(potA(mhp380);p = 0.006和ugpA(mhp381);p = 0.003)在体内上调。延伸因子EF-G(fusA(mhp083);p = 0.002)、rpoC(mhp635;p = 0.003)、腺苷酸激酶(adk(mhp208);p = 0.001)、脯氨酰氨酰tRNA合成酶(proS(mhp397);p = 0.009)和半胱氨酰-tRNA合成酶(cysS(mhp661);p < 0.001)在体内下调。关键词:RNA,斑点DNA/cDNA

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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