病毒来源siRNA抑制猪PRRSV复制数据集 [Marc-145]

该数据集来自NCBI GEO,标题为病毒来源siRNA介导抑制猪体内PRRSV复制(Marc-145细胞部分),包含1个文件GSE308579_series_matrix.txt.gz,属于非编码RNA高通量测序表达谱数据

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基因组GPL245849534
GSE308579: Virus-derived siRNA mediated inhibition of PRRSV replication in pigs [Marc-145]

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-30

资源简介

病毒来源siRNA抑制猪PRRSV复制数据集 [Marc-145]

Virus-derived siRNA mediated inhibition of PRRSV replication in pigs [Marc-145]

该数据集来自NCBI GEO,标题为病毒来源siRNA介导抑制猪体内PRRSV复制(Marc-145细胞部分),包含1个文件GSE308579_series_matrix.txt.gz,属于非编码RNA高通量测序表达谱数据。研究以PRRSV毒株LY和LY-R分别感染PAM与Marc-145细胞,开展miRNA和vsiRNA分析,可用于探索病毒来源siRNA介导的抗病毒免疫机制及PRRSV复制抑制相关研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 19 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):猪繁殖与呼吸综合征(PRRS)是由猪繁殖与呼吸综合征病毒(PRRSV)引起的一种高度传染性疾病。其临床表现为不同年龄段猪的发热、出血和呼吸道症状,以及繁殖障碍,给全球养猪业造成巨大经济损失。RNA干扰(RNAi)是一种介导转录后基因沉默的高度保守机制,通过切割病毒双链RNA产生病毒来源siRNA(vsiRNA)发挥抗病毒作用。VsiRNA介导的抗病毒免疫在植物和无脊椎动物中广泛存在,而在哺乳动物中,研究主要集中在通过siRNA递送降低猪体内的PRRSV病毒载量。因此,主要选择PRRSV毒株(LY和LY-R)作为病毒模型,分别感染PAM和Marc-145细胞。然后,进行了miRNA和vsiRNA分析

【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:GPL24584、9534。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE308579

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 01 202,引用时请注意版本时效。

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

猪繁殖与呼吸综合征(PRRS)是由猪繁殖与呼吸综合征病毒(PRRSV)引起的一种高度接触性传染病。临床表现为不同年龄段猪出现发热、出血和呼吸道症状,以及繁殖障碍,给全球养猪业造成巨大经济损失。RNA干扰(RNAi)是一种高度保守的介导转录后基因沉默的机制,通过切割病毒双链RNA产生病毒来源的小干扰RNA(vsiRNA)发挥抗病毒作用。vsiRNA介导的抗病毒免疫在植物和无脊椎动物中广泛存在,而在哺乳动物中,研究主要集中于通过递送siRNA降低猪体内PRRSV病毒载量。因此,本研究主要选择PRRSV毒株(LY和LY-R)作为病毒模型,分别感染PAM和Marc-145细胞。随后进行miRNA和vsiRNA分析,生物信息学分析揭示PRRSV感染后存在多个差异表达miRNA。进一步富集分析表明,这些miRNA主要富集于代谢、内吞和磷酸化信号通路。

此外,在感染PRRSV-LY的Marc-145细胞中,检测到PRRSV-N基因组内存在高丰度的vsiRNA。将N-vsiRNA插入载体psilencer4.1中构建PS-N质粒,该质粒能够在Marc-145细胞中发挥抗PRRSV(LY、LY-R和NADC30-like)活性。最后,将PS-N质粒与PLGA-PEI配制形成纳米颗粒混合物,通过肌肉注射递送至猪体内,在一定程度上减轻了PRRSV-LY感染引起的组织损伤。综上所述,猪RNAi系统及病毒切割产生的vsiRNA在抑制病毒复制中发挥关键作用。这进一步证明了基于vsiRNA的抗病毒策略的可行性,并为多种RNA病毒的防控提供了参考。

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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