Tabamide A衍生物TA25抗人鼻病毒及多种人畜共患病毒的体外与计算机模拟抗病毒和抗炎效应

该数据集来自NCBI GEO,包含一项关于Tabamide A衍生物TA25抗人鼻病毒及多种人畜共患病毒的体外与计算机模拟研究

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基因组预测GPL246769606
GSE319110: Antiviral and anti-inflammatory effects of Tabamide A derivative, TA25, against human rhinovirus and multiple zoonotic viruses in vitro and in silico

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

Tabamide A衍生物TA25抗人鼻病毒及多种人畜共患病毒的体外与计算机模拟抗病毒和抗炎效应

Antiviral and anti-inflammatory effects of Tabamide A derivative, TA25, against human rhinovirus and multiple zoonotic viruses in vitro and in silico

该数据集来自NCBI GEO,包含一项关于Tabamide A衍生物TA25抗人鼻病毒及多种人畜共患病毒的体外与计算机模拟研究。数据通过RT-qPCR和RNA-seq评估TA25的抗病毒与抗炎效果,并利用AI分子对接分析TA25与病毒蛋白的结合亲和力。数据集含1个文件,可用于研究TA25对病毒复制和炎症基因表达的抑制作用,支持抗病毒候选药物的筛选与机制探索(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 10 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):人鼻病毒(HRV)于1956年首次分离,属于小RNA病毒科。HRV引起轻度感冒和严重呼吸道疾病。迄今为止,尚无FDA批准的抗病毒或抗炎药物可用。TA25是一种从烟草中提取的酚酰胺衍生物。为了研究潜在的抗病毒治疗候选药物,我们评估了TA25对HRV和多种人畜共患病毒的抗病毒效力。使用RT-qPCR和RNA-seq评估抗病毒和抗炎效果。进行链特异性RT-qPCR以测量TA25处理后基因组和反基因组RNA的表达。此外,进行了基于AI的对接测试,以研究TA25与病毒蛋白的结合亲和力。TA25诱导病毒复制显著减少,并抑制促炎基因的表达。TA2对病毒复制的抑制

【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:GPL24676、9606。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=GSE319110

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 07 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

人鼻病毒(HRV)于1956年首次分离,属于小RNA病毒科。HRV可引起轻度感冒和严重呼吸道疾病。迄今为止,尚无FDA批准的抗病毒或抗炎药物可用。TA25是一种从烟草(Nicotiana tabacum)中提取的酚酰胺衍生物。为探究其作为抗病毒治疗候选药物的潜力,我们评估了TA25对HRV及多种人畜共患病毒的抗病毒效力。采用RT-qPCR和RNA-seq评估抗病毒和抗炎效果。进行链特异性RT-qPCR以检测TA25处理后基因组RNA和反基因组RNA的表达。此外,开展基于人工智能的对接试验以研究TA25与病毒蛋白的结合亲和力。TA25显著降低病毒复制并抑制促炎基因的表达。链特异性RT-qPCR证实了TA25处理对病毒复制的抑制作用。TA25对多种病毒表现出广谱抗病毒活性,包括HRV-1A、ZIKV、DENV、VACV和IBV。通过AI驱动的基于结构的对接分析,TA25与HRV 2B蛋白显示出最强的结合亲和力。

本研究表明,TA25对HRV及多种人畜共患病毒具有广谱抗病毒和抗炎活性。这些发现为TA25作为应对新发RNA和DNA病毒的有前景的治疗候选药物的抗病毒策略提供了有价值的见解。

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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