数据集:异柠檬酸裂解酶介导结核分枝杆菌的广谱抗生素耐受性

该数据集来自 Dryad,与结核分枝杆菌(Mtb)对异烟肼、利福平和链霉素等临床抗结核药物耐受机制的研究相关。研究通过代谢组学分析发现,三种药物虽靶向不同细胞过程,但均触发 Mtb 异柠檬酸裂解酶(ICLs)的激活;ICL 缺陷菌株对三种抗生素更敏感,且该敏感性可被抗氧化剂化学挽救

DryadDryad
dryad
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其他Mycobacterium tuberculosisMass spectrometry
Data from: Isocitrate lyase mediates broad antibiotic tolerance in Mycobacterium tuberculosis

基本信息

模态
其他
大小
0.000477184 GB
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

数据集:异柠檬酸裂解酶介导结核分枝杆菌的广谱抗生素耐受性

Data from: Isocitrate lyase mediates broad antibiotic tolerance in Mycobacterium tuberculosis

该数据集来自 Dryad,与结核分枝杆菌(Mtb)对异烟肼、利福平和链霉素等临床抗结核药物耐受机制的研究相关。研究通过代谢组学分析发现,三种药物虽靶向不同细胞过程,但均触发 Mtb 异柠檬酸裂解酶(ICLs)的激活;ICL 缺陷菌株对三种抗生素更敏感,且该敏感性可被抗氧化剂化学挽救。数据包含质谱相关主题标签,可用于探索 Mtb 代谢变化与广谱抗生素耐受之间的关系(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2015。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):结核分枝杆菌(Mtb)是一种持续存在的胞内病原体,对大多数抗生素具有内在耐受性。然而,介导这种耐受性的具体因素仍未完全明确。在此,我们应用代谢组学分析,发现了与三种临床使用的结核药物——异烟肼、利福平和链霉素——活性相关的一组共同代谢变化。尽管靶向不同的细胞过程,这三种药物均触发 Mtb 异柠檬酸裂解酶(ICLs)的激活,这些代谢酶通常被认为参与三羧酸(TCA)循环中间产物的补充。我们进一步表明,ICL 缺陷的 Mtb 菌株对这三种抗生素均显著比野生型 Mtb 更敏感,并且当 Mtb 与抗氧化剂共孵育时,这种敏感性可被化学挽救。这些结果确定了一个此前未被描述的作用

【主题与分类】

主题标签:Mycobacterium tuberculosis、Mass spectrometry。本站分类:呼吸系统疾病/肺结核。

【获取与许可】

源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.kd8cj

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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使用方式

数据集获取

源站:https://doi.org/10.5061/dryad.kd8cj

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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。

数据集大小约 477.2 KB。

数据说明

结核分枝杆菌(Mtb)是一种持续存在的胞内病原体,对大多数抗生素具有内在耐受性。然而,介导这种耐受性的具体因素仍未完全明确。在此,我们应用代谢组学分析,发现了与三种临床使用的结核病药物——异烟肼、利福平和链霉素——活性相关的一组共同代谢变化。尽管这三种药物靶向不同的细胞过程,但它们均能触发Mtb异柠檬酸裂解酶(ICLs)的激活,这些代谢酶通常被认为参与三羧酸(TCA)循环中间产物的补充。我们进一步表明,ICL缺陷型Mtb菌株对这三种抗生素的敏感性均显著高于野生型Mtb,并且当Mtb与抗氧化剂共孵育时,这种敏感性可在化学上得到挽救。这些结果揭示了Mtb的ICLs在抗氧化防御中一个此前未被描述的作用,即作为抗生素耐受的一种机制。

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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