THP-1人巨噬细胞样细胞对不同亚系W-Beijing结核分枝杆菌菌株的时间过程转录组响应

该数据集来自NCBI GEO,包含THP-1人巨噬细胞样细胞分别感染不同亚系W-Beijing家族结核分枝杆菌及参考实验室菌株H37Rv后的全基因组表达谱,采用芯片平台GPL570,共1个文件

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL5709606
GSE29628: The time-course transcriptomic responses of THP-1 human macrophage-like cells  to W-Beijing Mycobacterium tuberculosis strains of different sublineages

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

THP-1人巨噬细胞样细胞对不同亚系W-Beijing结核分枝杆菌菌株的时间过程转录组响应

The time-course transcriptomic responses of THP-1 human macrophage-like cells to W-Beijing Mycobacterium tuberculosis strains of different sublineages

该数据集来自NCBI GEO,包含THP-1人巨噬细胞样细胞分别感染不同亚系W-Beijing家族结核分枝杆菌及参考实验室菌株H37Rv后的全基因组表达谱,采用芯片平台GPL570,共1个文件。数据可用于比较宿主细胞对不同菌株的转录组响应,识别感染诱导的基因表达特征,并支持结核分枝杆菌感染相关宿主免疫应答的分类与机制研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 31 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):W-Beijing家族结核分枝杆菌(Mtb)菌株以高流行性和高毒力著称,正如我们实验室和其他研究者最近报道的,该家族还具有遗传多样性。然而,关于免疫系统如何响应这些菌株所知甚少。为探究这一问题,我们采用逆向工程和全基因组表达谱分析,对感染W-Beijing家族不同Mtb菌株以及参考实验室菌株H37Rv的人巨噬细胞样THP-1细胞进行了研究。详细的数据挖掘显示,宿主细胞对H37Rv和对W-Beijing家族不同菌株的转录组响应相似,并且在Mtb感染期间被压倒性地诱导,共同构成一个强大的基因表达特征(“THP1r2Mtb诱导特征”)。对基因启动子区域中推定的转录因子结合位点的分析表明,t

【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、GPL570、9606。本站分类:呼吸系统疾病/肺结核。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE29628

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 25 201,引用时请注意版本时效。

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    • 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。

数据说明

W-Beijing家族结核分枝杆菌(Mtb)菌株以其高流行性和高毒力以及遗传多样性而著称,正如我们及其他实验室最近所报道的那样。然而,关于免疫系统如何应对这些菌株,目前知之甚少。为探讨这一问题,我们在此采用了逆向工程和全基因组表达谱分析,研究对象为受W-Beijing家族不同Mtb菌株以及参考实验室菌株H37Rv感染的人巨噬细胞样THP-1细胞。详细的数据挖掘显示,宿主细胞对H37Rv及W-Beijing家族不同菌株的转录组反应相似,且在Mtb感染期间被绝大多数诱导,共同构成了一种强大的基因表达特征(“THP1r2Mtb诱导特征”)。对该特征中基因启动子区域推定的转录因子结合位点进行分析,识别出几个关键调节因子,即STATs、IRF-1、IRF-7和Oct-1,它们通常参与干扰素相关的免疫反应。

通过交叉特征和交叉模块比较发现,THP1r2Mtb诱导的特征似乎与近期在活动性肺结核患者中报道的干扰素诱导特征高度相关。对来自人类患者的公开转录组数据的进一步分析表明,该特征似乎与活动性肺结核患者及其临床治疗相关,并具有结核特异性。因此,我们的结果在转录组水平上提供了关于宿主巨噬细胞对Mtb应答机制的额外信息层面,这可能也暗示了细胞防御系统的稳健性,该系统能够有效对抗该病原体的遗传异质性。

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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