口服Yersinia感染中TNF信号维持肠道及全身位点细菌奠基者种群局部限制
该数据集来自search.dataone.org,围绕口服Yersinia pseudotuberculosis感染实验啮齿动物模型,关注TNF信号如何维持肠道及全身位点细菌奠基者种群的局部限制

基本信息
资源简介
口服Yersinia感染中TNF信号维持肠道及全身位点细菌奠基者种群局部限制
TNF signaling maintains local restriction of bacterial founder populations in intestinal and systemic sites during oral Yersinia infection
该数据集来自search.dataone.org,围绕口服Yersinia pseudotuberculosis感染实验啮齿动物模型,关注TNF信号如何维持肠道及全身位点细菌奠基者种群的局部限制。源站描述提及肠道致病菌的全球疾病负担、Yersinia pseudotuberculosis与鼠疫菌Y. pestis的近缘关系、肠道组织定植与脓肉芽肿形成、感染后向全身器官播散,以及既往关于全身组织由不同于Peyer集合淋巴结和肠系膜淋巴结内种群的肠道复制菌群定植的假说。数据可用于研究肠道脓肉芽肿内细菌是否为全身播散来源、不同组织位点细菌种群的关系及调控Yersinia定植与播散的因素(来源 DataONE)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):侵袭性肠道细菌病原体造成巨大的全球疾病负担,对年轻人和免疫功能低下者影响尤为严重。Yersinia pseudotuberculosis是一种革兰氏阴性肠道病原体,与鼠疫病原体Y. pestis亲缘关系密切,可定植肠道组织,诱导沿肠道形成脓肉芽肿,并在口服感染实验啮齿动物后播散至全身器官。既往研究提出,全身组织由一群不同于Peyer集合淋巴结和肠系膜淋巴结内种群的肠道复制细菌定植。肠道脓肉芽肿内的细菌是否作为全身播散的来源,以及不同组织位点内细菌种群之间的关系,目前尚不明确。此外,调控Yersinia定植和播散的因素
【主题与分类】
主题标签:Yersinia、tumor necrosis factor、Microbial population。本站分类:呼吸系统疾病/肺结核。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A90cde8741e5f91a4a20751385e09c41e750c3e07878c2fb802bb15f4fe1a6ea8
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- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
侵袭性肠道细菌病原体在全球范围内造成巨大的疾病负担,对年轻人和免疫功能低下者影响尤为严重。假结核耶尔森菌是一种革兰氏阴性肠道病原体,与鼠疫病原体鼠疫耶尔森菌亲缘关系密切,可定植于肠道组织,诱导肠道沿线形成脓肉芽肿,并在口服感染实验啮齿动物后播散至全身器官。既往研究提出,全身组织被一组肠道内复制的细菌所定植,这些细菌与派尔集合淋巴结和肠系膜淋巴结内的菌群不同。肠道脓肉芽肿内的细菌是否作为全身播散的来源,以及不同组织部位内细菌群体之间的关系,目前尚不明确。此外,调控耶尔森菌定植和播散的因素也知之甚少。在此,我们利用基于序列标签的微生物群体分析……,样本采集 样本按扩展方法(补充信息)所述进行采集。
所有样品均取100 μL在PBS中进行十倍系列稀释,涂布于含2 μg/ml三氯生和100 mg/mL卡那霉素的LB琼脂上,于室温培养两天。每个样品的稀释液均设三个平行涂布,结果以每克或每份活检组织的平均CFU表示。匀浆样品剩余的900 μL涂布于含2 μg/ml三氯生(irgasan)和100 mg/mL卡那霉素的LB琼脂15 cm培养皿上,于室温培养两天。STAMP样品处理:将Y. ptb菌落从平板上洗下,收集于含25%甘油的PBS中,用水稀释,并于95°C煮沸15分钟。使用定制的正向和反向引物从基因组中扩增含条形码的区域(Campbell et al., 2023; Holmes et al., 2025; Hotinger et al., 2025)。基于序列标签的微生物种群分析(STAMP)按先前方法进行
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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