猪链球菌Stk1致呼吸道上皮细胞铁死亡与屏障破坏数据集

该数据集来自NCBI GEO,包含猪链球菌血清型2(SS2)感染呼吸道上皮细胞后铁死亡相关基因表达谱的高通量测序数据,文件为GSE311550_series_matrix.txt.gz

geo
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基因组分类GPL224759823
GSE311550: Streptococcus suis Stk1 Sensitizes Epithelial Cells to Ferroptosis and Exacerbates Disruption of the Respiratory Epithelial Barrier

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

猪链球菌Stk1致呼吸道上皮细胞铁死亡与屏障破坏数据集

Streptococcus suis Stk1 Sensitizes Epithelial Cells to Ferroptosis and Exacerbates Disruption of the Respiratory Epithelial Barrier

该数据集来自NCBI GEO,包含猪链球菌血清型2(SS2)感染呼吸道上皮细胞后铁死亡相关基因表达谱的高通量测序数据,文件为GSE311550_series_matrix.txt.gz。研究揭示SS2感染通过细菌真核样丝氨酸/苏氨酸激酶1(Stk1)介导细胞氧化还原防御系统失衡,诱导脂质过氧化物积累、Snail1上调及细胞间连接蛋白下调,最终破坏上皮完整性并促进细菌易位。数据可用于分析SS2感染下铁死亡与呼吸道上皮屏障功能障碍的分子机制,筛选关键调控基因及潜在干预靶点(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Nov 26 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):猪链球菌血清型2(SS2)是一种重要的人畜共患病原体,通过破坏呼吸道上皮屏障引发全身性感染。铁死亡是一种由脂质过氧化驱动的铁依赖性调节性细胞死亡形式,日益被认为参与多种感染性疾病的发病机制,但其在SS2诱导的上皮屏障功能障碍中的作用尚不清楚。在此,我们证明SS2感染使气道上皮细胞对铁死亡敏感,导致脂质过氧化物积累、转录抑制因子Snail1上调以及随后的细胞间连接蛋白下调。这一级联反应损害上皮完整性并促进细菌易位。在机制上,我们发现SS2压垮了细胞氧化还原防御系统,并鉴定出细菌真核样丝氨酸/苏氨酸激酶1(Stk1)作为关键介质

【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:GPL22475、9823。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=GSE311550

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 04 202,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

猪链球菌血清型2型(SS2)是一种重要的人畜共患病原体,通过突破呼吸道上皮屏障引发全身性感染。铁死亡是一种由脂质过氧化驱动的铁依赖性调节性细胞死亡形式,日益被认为与多种感染性疾病的发病机制相关,但其在SS2诱导的上皮屏障功能障碍中的作用仍不清楚。在此,我们证明SS2感染使气道上皮细胞对铁死亡敏感,导致脂质过氧化物积累、转录抑制因子Snail1上调以及随后的细胞间连接蛋白下调。这一级联反应破坏上皮完整性并促进细菌易位。在机制上,我们发现SS2压倒了细胞氧化还原防御系统,并鉴定出细菌真核样丝氨酸/苏氨酸激酶1(Stk1)是该过程的关键介导因子。Stk1直接与宿主蛋白Keap1相互作用,从而稳定Keap1-Nrf2复合物。

这种稳定作用增强了Nrf2的泛素化及其随后的蛋白酶体降解,而Nrf2是抗氧化反应的主要调节因子,从而削弱了细胞中和脂质过氧化物的能力。总之,本研究揭示了一种新的毒力机制,其中SS2效应蛋白Stk1促进Nrf2降解以触发铁死亡,最终导致呼吸道上皮屏障的破坏。这些发现表明,抑制铁死亡可能代表一种有前景的治疗策略,用于SS2感染的临床预防和治疗。

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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