铜绿假单胞菌在囊性纤维化肺内营养获取与致病性的体内证据

该数据集来自 NCBI GEO(GSE7704),包含 1 个文件(GSE7704_series_matrix.txt.gz),基于 GPL84 芯片平台对直接从囊性纤维化(CF)肺内分离的铜绿假单胞菌进行表达谱分析,以展示其在体内的代谢能力与致病性

geo
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基因组分类Expression profiling by arrayGPL84287
GSE7704: In vivo evidence of Pseudomonas aeruignosa nutrient acquisition and pathogenesis in the cystic fibrosis lung

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

铜绿假单胞菌在囊性纤维化肺内营养获取与致病性的体内证据

In vivo evidence of Pseudomonas aeruignosa nutrient acquisition and pathogenesis in the cystic fibrosis lung

该数据集来自 NCBI GEO(GSE7704),包含 1 个文件(GSE7704_series_matrix.txt.gz),基于 GPL84 芯片平台对直接从囊性纤维化(CF)肺内分离的铜绿假单胞菌进行表达谱分析,以展示其在体内的代谢能力与致病性。研究关注高细胞密度复制所依赖的营养来源及群体感应调控的毒力,数据经实时反转录 PCR 验证,可用于探索 CF 慢性感染中的代谢致病机制与潜在治疗靶点(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 03 200。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):铜绿假单胞菌囊性纤维化(CF)感染的特征之一是在肺内以极高细胞密度(HCD)复制,使该菌能够诱导由 HCD 群体感应系统控制的毒力。然而,维持这种慢性感染中 HCD 复制的营养来源在很大程度上仍不清楚。因此,理解促成 CF 肺内 HCD 的营养因素将为铜绿假单胞菌所致 CF 感染的“代谢致病性”及潜在治疗提供新见解。在此,我们对直接从 CF 肺内分离的铜绿假单胞菌进行了微阵列研究,以展示其体内代谢能力和毒力。我们的体内微阵列数据经实时反转录 PCR 证实,表明铜绿假单胞菌表达了多个毒力、耐药及利用多种营养来源(肺表面活性)的基因。

【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、GPL84、287。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=GSE7704

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 06 201,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

铜绿假单胞菌囊性纤维化(CF)感染的标志性特征之一是在肺内以极高细胞密度(HCD)复制,使该菌能够通过HCD群体感应系统调控毒力因子的诱导。然而,维持这种慢性感染中HCD复制的营养来源在很大程度上仍不清楚。因此,了解CF肺内促成HCD的营养因素,将为认识铜绿假单胞菌所致CF感染的“代谢致病性”及潜在治疗提供新的见解。在此,我们对直接从CF肺内分离的铜绿假单胞菌进行了微阵列研究,以揭示其在体内的代谢能力和毒力。经实时逆转录PCR证实的体内微阵列数据显示,铜绿假单胞菌表达了多个与毒力、耐药性以及利用多种营养来源(肺表面活性物质脂质和氨基酸)相关的基因,这些营养来源有助于HCD复制。数据还表明若干通路出现失调,提示在慢性CF感染期间,体内进化通过大部分转录组的失调而发生。据我们所知,这是首个铜绿假单胞菌的体内转录组

在自然囊性纤维化感染中的铜绿假单胞菌,这揭示了此前从未在体内观察到的发病机制、耐药性和营养利用的几个重要方面。关键词:体内基因诱导

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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