小鼠遗传与性别因素提升与人类成瘾研究一致性的考量

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 GSE166003,关注小鼠遗传与性别因素对提升人类成瘾研究一致性的作用。研究调查了八种近交小鼠品系雌雄个体的可卡因相关行为特征,这些品系的基因组共同覆盖小鼠物种 90% 的遗传多样性

geo
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基因组分类GPL2110310090
GSE166003: Consideration of genetic and sex effects in mice enhances consilience with human addiction studies

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

小鼠遗传与性别因素提升与人类成瘾研究一致性的考量

Consideration of genetic and sex effects in mice enhances consilience with human addiction studies

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 GSE166003,关注小鼠遗传与性别因素对提升人类成瘾研究一致性的作用。研究调查了八种近交小鼠品系雌雄个体的可卡因相关行为特征,这些品系的基因组共同覆盖小鼠物种 90% 的遗传多样性。数据通过高通量测序进行表达谱分析,平台为 GPL21103,物种为 10090(小鼠)。该数据可用于研究可卡因反应中的个体差异、遗传与性别对成瘾相关表型的影响,以及跨物种转化研究的分子系统(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 02 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):关于跨物种研究结果转化以及啮齿动物模型外部效度的担忧,往往基于对多样性有限群体的狭窄研究结果。个体变异的来源——包括遗传和性别——在模式生物研究中并不常被直接涵盖。在啮齿动物研究中明确纳入个体差异,有可能揭示与人类成瘾相关的保守表型和分子系统。与大多数复杂疾病一样,可卡因使用障碍的风险受到相当大的个体间变异影响。我们调查了八种近交小鼠品系雌雄个体的可卡因相关行为特征,这些品系的基因组共同覆盖小鼠物种 90% 的遗传多样性。在这些品系中,个体差异解释了可卡因反应性或可卡因

【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:GPL21103、10090。本站分类:化学诱发性障碍/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE166003

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 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=GSE166003

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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

关于研究结果跨物种转化以及啮齿动物模型外部效度的担忧,往往基于对多样性有限的人群所进行的狭窄研究的结果。个体变异的来源——包括遗传和性别——在模式生物研究中通常并未被直接涵盖。在啮齿动物研究中明确纳入个体差异,有可能揭示与人类成瘾相关的保守表型和分子系统。与大多数复杂疾病一样,可卡因使用障碍的风险存在相当大的个体间变异。我们调查了八种近交小鼠品系雄性和雌性的可卡因相关行为特征,这些品系的基因组共同涵盖了小鼠物种90%的遗传多样性。在这些品系中,个体差异解释了可卡因反应性或可卡因反应预测性行为与生理表型中相当大比例的变异。纳入野生来源的小鼠品系往往将这些行为的表型范围扩展到超出常规家养实验室小鼠品系所观察到的范围。

纹状体对可卡因的转录反应也高度依赖于品系和性别差异,大多数可卡因反应基因的表达差异受到品系、性别或二者组合的调节。我们将小鼠中对可卡因的品系和性别介导的转录反应与可卡因使用障碍患者的转录组分析进行了比较,发现小鼠与人类的相似性高度依赖于小鼠的遗传背景和性别。具体而言,雄性WSB/EiJ小鼠和雌性NOD/ShiLtJ小鼠与可卡因使用障碍患者在中枢神经转录一致性方面表现出最高程度的重合。因此,模式生物的多样性是生物信息的重要来源,能够大幅提升成瘾风险机制研究的外部效度。

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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