昼夜节律时钟基因调控与感染中copy-back病毒基因组的选择性重编程

该数据集来自NCBI GEO,包含GSE337458系列的表达谱数据,以高通量测序分析昼夜节律时钟基因在感染过程中的调控与选择性重编程

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时间序列分类GPL342819606
GSE337458: Circadian Clock Gene Modulation and Selective Reprogramming in Response to Copy-back Viral Genomes During Infection

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-31

资源简介

昼夜节律时钟基因调控与感染中copy-back病毒基因组的选择性重编程

Circadian Clock Gene Modulation and Selective Reprogramming in Response to Copy-back Viral Genomes During Infection

该数据集来自NCBI GEO,包含GSE337458系列的表达谱数据,以高通量测序分析昼夜节律时钟基因在感染过程中的调控与选择性重编程。研究聚焦A549肺上皮细胞在Sendai病毒感染时间线上的单细胞分辨率昼夜节律变化,涉及copy-back病毒基因组(cbVGs)对分子钟结构的破坏,以及MAVS和PKR信号通路对ARNTL2、NR1D1、NR1D2、PER1等时钟组分诱导的作用。数据可用于研究宿主抗病毒免疫与生物钟交互机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 02 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):昼夜节律时钟调控包括宿主对感染反应在内的基本细胞过程。然而,其与驱动抗病毒免疫机制的交叉仍研究不足。病毒复制过程中产生的copy-back病毒基因组(cbVGs)在负义RNA病毒感染期间强烈刺激免疫。在此,我们证明模型肺上皮细胞A549具有昼夜节律能力,并通过在活跃感染时间线上以单细胞分辨率追踪昼夜节律时钟,显示Sendai病毒感染逐步破坏分子钟结构,主要由cbVGs驱动。此外,我们显示MAVS信号对昼夜节律时钟激活组分ARNTL2的诱导至关重要,而PKR信号是cbVG特异性诱导抑制性组分NR1D1、NR1D2和PER1所必需的。

【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:GPL34281、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=GSE337458

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 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

生物钟调控着包括宿主对感染反应在内的基本细胞过程。然而,其与驱动抗病毒免疫机制的交集仍鲜有探索。病毒复制过程中产生的回环病毒基因组(cbVGs)在负义RNA病毒感染期间强烈刺激免疫。在此,我们证明模型肺上皮细胞A549具备生物钟功能,并通过在活跃感染时间线上以单细胞分辨率追踪生物钟,显示仙台病毒感染逐步破坏分子钟架构,且主要由cbVGs驱动。此外,我们发现MAVS信号对诱导生物钟激活组分ARNTL2至关重要,而PKR信号则是cbVG特异性诱导抑制性组分NR1D1、NR1D2和PER1所必需的。在感染cbVG高载量呼吸道合胞病毒株的细胞中观察到类似的cbVG特异性特征,表明cbVG驱动的生物钟重编程可延伸至系统发育上不同的负义RNA病毒。

此外,我们通过功能获得和功能缺失实验证实,ARNTL2在放大感染转录反应中具有功能性必要性,并对包括CCL5在内的特定抗病毒基因表达产生选择性影响。综上所述,这些发现表明,宿主生物钟会被病毒复制过程中产生的部分病毒基因组主动干扰,而特定的生物钟基因则被重新利用以增强宿主对感染的应答。

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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