导管化膀胱环境中独特的Efg1真菌毒力调控子
该数据集来自NCBI GEO,包含白色念珠菌在人类尿液中生长时活跃的完整Efg1调控子的表达谱数据,采用高通量测序技术。数据覆盖导管相关尿路感染(CAUTI)中关键转录因子Efg1的下游靶标,可用于研究真菌在膀胱微环境中的毒力机制、筛选潜在治疗靶点,以及开展基因表达分类分析(来源 NCBI)

基本信息
资源简介
导管化膀胱环境中独特的Efg1真菌毒力调控子
The Unique Efg1 Fungal Virulence Regulon in the Catheterized Bladder Environment.
该数据集来自NCBI GEO,包含白色念珠菌在人类尿液中生长时活跃的完整Efg1调控子的表达谱数据,采用高通量测序技术。数据覆盖导管相关尿路感染(CAUTI)中关键转录因子Efg1的下游靶标,可用于研究真菌在膀胱微环境中的毒力机制、筛选潜在治疗靶点,以及开展基因表达分类分析(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Nov 18 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):导尿是医院和养老机构中的常见操作,也是医院获得性感染(HAI)的主要驱动因素。这些装置常导致导管相关尿路感染(CAUTI),后者常进展为严重并发症、脓毒症并最终导致死亡。真菌白色念珠菌已成为CAUTI第二常见致病菌;然而其致病机制尚不清楚,这阻碍了有效治疗方法的开发。此前,我们鉴定出转录因子Efg1是白色念珠菌CAUTI中的关键毒力驱动因子。但其在独特膀胱微环境中的具体下游靶标仍未知。本研究首次鉴定了在人类尿液中生长期间活跃的完整Efg1调控子。我们证实了这一发现的临床相关性,发现许多o
【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:GPL36325、5476。本站分类:泌尿生殖系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE310434
【使用注意】
· 源站最后修改于 Sep 25 202,引用时请注意版本时效。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE310434
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
导尿是医院和养老机构中的常见操作,也是医院获得性感染(HAI)的主要驱动因素。这些导尿管常导致导管相关性尿路感染(CAUTI),后者往往进展为严重并发症、脓毒症,最终导致死亡。白色念珠菌已成为CAUTI第二大常见致病菌;然而,其致病机制尚不清楚,这增加了开发有效治疗方法的难度。此前,我们鉴定出转录因子Efg1是白色念珠菌CAUTI的关键毒力驱动因子。然而,其在独特的膀胱微环境中的具体下游靶标仍不清楚。本研究首次鉴定了在人尿中生长期间具有活性的完整Efg1调节子。我们证实了这一发现的临床相关性,发现其中许多受Efg1调控的因子存在于白色念珠菌感染患者的导管样本中,且显著上调。
此外,我们对其中两个关键因子ECE1和EED1进行了表征,并在体外尿液条件下以及利用CAUTI小鼠模型在体内验证了它们的作用。鉴定Efg1的组织特异性下游靶点阐明了真菌性CAUTI的精确机制。这一认识为开发靶向治疗提供了新的路线图,为对抗这些危及生命的感染提供了重要的抗菌药物节约策略。
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




