囊性纤维化肺部感染铜绿假单胞菌种群中脂多糖突变体与R2-绿脓菌素敏感变异体的高流行率
本数据集来自 Dryad,聚焦囊性纤维化(CF)肺部慢性感染中的铜绿假单胞菌种群。这些高度耐抗生素的细菌种群呈现遗传与表型多样性,而 R-pyocin(绿脓菌素)作为潜在抗菌剂,其敏感性与脂多糖(LPS)受体变化相关

基本信息
资源简介
囊性纤维化肺部感染铜绿假单胞菌种群中脂多糖突变体与R2-绿脓菌素敏感变异体的高流行率
High prevalence of lipopolysaccharide mutants and R2-Pyocin susceptible variants in Pseudomonas aeruginosa populations sourced from cystic fibrosis lung infections
本数据集来自 Dryad,聚焦囊性纤维化(CF)肺部慢性感染中的铜绿假单胞菌种群。这些高度耐抗生素的细菌种群呈现遗传与表型多样性,而 R-pyocin(绿脓菌素)作为潜在抗菌剂,其敏感性与脂多糖(LPS)受体变化相关。数据可用于分析 CF 肺部感染中 R-pyocin 敏感菌株的出现频率、LPS 突变体与 R2-Pyocin 敏感变异体的流行情况,支持抗菌素耐药性与细菌素敏感性研究(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2023。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):囊性纤维化(CF)肺部的慢性、高度耐抗生素感染导致发病率和死亡率不断上升。铜绿假单胞菌是常见的 CF 病原体,对多种抗生素表现出耐药性,加剧了抗菌素耐药性(AMR)。这些细菌种群表现出遗传和表型多样性,但这种多样性如何影响对细菌素的敏感性尚不清楚。R-绿脓菌素,即由铜绿假单胞菌产生的细菌素,是类似噬菌体尾部的抗菌物质。R-绿脓菌素具有作为抗菌剂的潜力,然而近期研究表明,CF 肺部感染中铜绿假单胞菌变异体的多样性导致对 R-绿脓菌素的敏感性存在差异。这种差异可能与脂多糖(LPS)的变化有关,LPS 作为 R-绿脓菌素受体。目前,尚不清楚在慢性 CF 肺部感染中 R-绿脓菌素敏感菌株的出现频率。
【主题与分类】
主题标签:Cystic fibrosis、Pseudomonas aeruginosa、pseudomonas in、heterogeneity、Lipopolysaccharide、R-pyocin、pyocins、R-type pyocin。本站分类:呼吸系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.x3ffbg7r6
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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- OpenDataLab:
数据集大小约 28.3 KB。
数据说明
囊性纤维化(CF)肺部的慢性、高度耐药感染导致发病率和死亡率不断上升。铜绿假单胞菌是CF常见的病原体,对多种抗生素表现出耐药性,加剧了抗菌药物耐药性(AMR)。这些细菌群体表现出遗传和表型多样性,但这种多样性如何影响其对细菌素的敏感性尚不清楚。R-绿脓菌素,即铜绿假单胞菌产生的细菌素,是一类噬菌体尾样抗菌物质。R-绿脓菌素具有作为抗菌药物的潜力,然而,近期研究表明,CF肺部感染中铜绿假单胞菌变体的多样性导致其对R-绿脓菌素的敏感性存在差异。这种差异可能与脂多糖(LPS)的变化有关,LPS作为R-绿脓菌素的受体。目前,尚不清楚在慢性CF肺部感染中R-绿脓菌素敏感菌株的出现频率,尤其是考虑到这些菌株内部的异质性时。在本研究中,我们对来自7名CF患者17份痰样本的139个铜绿假单胞菌变体进行了R2-绿脓菌素敏感性测试,并分析了LPS表型。
我们发现,83%的痰样本中不存在R2-绿脓菌素耐药变异体,而几乎所有样本都含有敏感变异体。LPS表型与R2-绿脓菌素敏感性之间没有相关性,尽管我们估计约76%的痰源变异体缺乏O特异性抗原,40%缺乏共同抗原,24%具有改变的LPS核心。LPS表型与R-绿脓菌素敏感性之间缺乏相关性表明,LPS包装密度可能在CF变异体对R-绿脓菌素的敏感性中起重要作用。我们的研究支持R-绿脓菌素作为治疗剂的潜力,因为许多感染性CF变异体对R2-绿脓菌素敏感,即使在多样化的细菌群体中也是如此。
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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