GSE350098:妊娠期PM2.5与高温共暴露损害子代心脏发育

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE350098_series_matrix.txt.gz),主题为妊娠期PM2.5与高温共暴露对子代心脏发育的影响

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基因组预测GPL2424710090
GSE350098: Gestational co-exposure to PM2.5 and heat impaired cardiac development in offspring

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

GSE350098:妊娠期PM2.5与高温共暴露损害子代心脏发育

Gestational co-exposure to PM2.5 and heat impaired cardiac development in offspring

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE350098_series_matrix.txt.gz),主题为妊娠期PM2.5与高温共暴露对子代心脏发育的影响。研究对孕鼠从E6.5至E18.5每天暴露2小时,在出生后第1天评估子代心脏,发现共暴露增加心室壁厚度、损害收缩功能,并伴随炎症细胞浸润、氧化损伤和线粒体超微结构改变。整合转录组与代谢组分析揭示能量代谢相关通路改变。数据可用于研究环境暴露与心脏发育的关联及机制预测(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 08 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):空气污染与极端高温经常同时发生,但妊娠期暴露后它们对心脏发育的联合影响仍知之甚少。我们研究了妊娠期低浓度PM2.5与高温共暴露的影响及潜在机制。怀孕小鼠从胚胎第6.5天(E6.5)至E18.5每天暴露于过滤空气、PM2.5(约10 μg/m³)、高温(39 ℃)或两者联合2小时,并在出生后第1天(P1)评估子代心脏。妊娠期共暴露增加了心室壁厚度并损害收缩功能,伴有炎症细胞浸润、氧化损伤和线粒体超微结构改变。整合转录组和代谢组分析显示,共暴露改变了与能量代谢相关的通路,包括肌醇磷酸代谢以及泛酸和CoA生物合成。进一步

【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:GPL24247、10090。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE350098

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 13 202,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=GSE350098

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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。

数据说明

空气污染与极端高温常常同时发生,但妊娠期暴露后二者对心脏发育的联合影响仍知之甚少。我们研究了妊娠期低浓度PM2.5与高温联合暴露的影响及潜在机制。妊娠小鼠从胚胎第6.5天(E6.5)至E18.5,每天暴露于过滤空气、PM2.5(约10 μg/m³)、高温(39 ℃)或二者联合环境2小时,并在出生后第1天(P1)评估子代心脏。妊娠期联合暴露增加了心室壁厚度并损害了收缩功能,伴有炎症细胞浸润、氧化损伤和线粒体超微结构改变。整合转录组学和代谢组学分析显示,联合暴露改变了与能量代谢相关的通路,包括肌醇磷酸代谢以及泛酸和CoA生物合成。对差异表达基因(DEGs)和差异丰度代谢物(DAMs)的进一步分析显示,联合暴露后肌醇水平和Ucp2表达同时降低。

实验验证进一步表明,联合暴露降低了ATP含量,下调了心脏发育相关基因,并增加了DRP1和FIS1的蛋白表达。总体而言,这些发现表明妊娠期联合暴露可能通过线粒体功能障碍损害心脏发育,并提示肌醇/UCP2相关代谢调节的潜在参与,为联合环境暴露的发育心脏毒性提供了初步的机制见解。

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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