GSE248604:通过调节间接微生物组相互作用减轻口罩痘

该数据集来自 NCBI GEO(GSE248604),聚焦 COVID-19 疫情期间长时间佩戴口罩引发的“口罩痘”(maskne)问题

geo
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基因组分类GPL251441280COVID-19
GSE248604: Facemask acne attenuation through modulation of indirect microbiome interactions

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

GSE248604:通过调节间接微生物组相互作用减轻口罩痘

Facemask acne attenuation through modulation of indirect microbiome interactions

该数据集来自 NCBI GEO(GSE248604),聚焦 COVID-19 疫情期间长时间佩戴口罩引发的“口罩痘”(maskne)问题。研究通过培养依赖与非依赖方法刻画口罩相关皮肤微生物组,宏基因组分析显示其以源自皮肤而非唾液的厌氧菌为主,并探讨病原菌间直接相互作用。数据包含 1 个文件(GSE248604_series_matrix.txt.gz),采用高通量测序进行表达谱分析,可用于皮肤微生物组与口罩相关皮肤疾病研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Nov 24 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):在 COVID-19 大流行期间,口罩在防止病毒颗粒的人际飞沫传播中发挥了关键作用。然而,长时间佩戴口罩会引起皮肤刺激,俗称“口罩痘”(maskne,即 mask + acne),表现为痤疮和接触性皮炎,主要由致病性皮肤微生物引起。既往研究表明,推测的致病微生物为厌氧菌,但口罩相关皮肤疾病的发病机制仍不明确。因此,我们采用培养依赖和非依赖方法,表征了口罩相关皮肤微生物群在口罩痘发生中的作用。宏基因组分析显示,大多数口罩微生物群为源自皮肤而非唾液的厌氧菌。先前的工作已证明致病菌之间存在直接相互作用

【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:GPL25144、1280。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE248604

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 01 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE248604

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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

在COVID-19大流行期间,口罩在防止病毒颗粒通过人际飞沫传播方面发挥了关键作用。然而,长时间佩戴口罩会引起皮肤刺激,俗称“口罩痘”(mask + acne),表现为痤疮和接触性皮炎,主要由致病性皮肤微生物引起。先前的研究表明,推测的致病微生物为厌氧菌,但口罩相关皮肤病的发病机制仍不明确。因此,我们采用依赖培养和不依赖培养的方法,表征了口罩相关皮肤微生物群在口罩痘发生中的作用。宏基因组分析显示,口罩微生物群中的大多数为厌氧菌,来源于皮肤而非唾液。先前的工作已证明微生物组中致病菌与拮抗菌株之间存在直接相互作用。我们将这一分析扩展至包括致病菌与其他本土细菌之间的间接相互作用,这些本土细菌被分类为“致病菌辅助(PH)”或“致病菌抑制(PIn)”菌株。

从口罩中分离的细菌经体外筛选,鉴定出既能拮抗病原菌生长又能促进病原菌生长的菌株。这些数据通过小鼠皮肤感染模型得到验证,在该模型中我们观察到病原菌感染后症状的减轻。此外,病原菌辅助菌抑制株(IPH株)在体外和体内均不能直接减弱病原菌生长,但通过PH抑制性抗菌产物(如苯乳酸)间接抑制症状发展和病原菌生长。综上所述,本研究首次定义了一种机制,即口罩下微生物群的间接相互作用通过抑制皮肤病原菌来控制口罩痘症状。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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