热量限制对鼠与人类骨骼肌全局基因表达谱长期影响的比较 [Human]

该数据集来自 omicsdi.org,属于内分泌、营养和代谢疾病及其他类别,主题标签为 Transcriptomics。数据围绕热量限制(CR)对鼠与人类骨骼肌全局基因表达谱的长期影响进行比较,源站描述指出鼠与人类在长期 CR 下于生理和分子层面表现出相似反应,包括体重下降、脂肪量减少及肌肉与脂肪比

omicsdi
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基因组Transcriptomics
Comparison of the long-term effects of calorie restriction without malnutrition on global gene expression profiles of rat and human skeletal muscle [Human]

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

热量限制对鼠与人类骨骼肌全局基因表达谱长期影响的比较 [Human]

该数据集来自 omicsdi.org,属于内分泌、营养和代谢疾病及其他类别,主题标签为 Transcriptomics。数据围绕热量限制(CR)对鼠与人类骨骼肌全局基因表达谱的长期影响进行比较,源站描述指出鼠与人类在长期 CR 下于生理和分子层面表现出相似反应,包括体重下降、脂肪量减少及肌肉与脂肪比例升高,并在骨骼肌转录谱中呈现跨物种相似的响应。该数据可用于研究热量限制与衰老、代谢健康相关的基因表达变化(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):随着西方世界老年和超重人群不断增加,人们愈发需要延缓衰老过程并减轻与年龄相关的慢性疾病负担,这将显著改善人类生活质量并降低经济成本。热量限制(CR)是已知在多个物种中延缓衰老、改善健康寿命和寿命的最稳健且可重复的干预措施(1);然而,该干预能否延长人类寿命仍未知。在此我们报告,大鼠和人类在长期 CR 下于生理和分子层面均表现出相似反应。CR 在两种物种中诱导了广泛的表型相似性,如体重降低、脂肪量减少以及肌肉与脂肪比例升高。同样,CR 在骨骼肌转录谱中引发了相似的、不依赖物种的响应。

【主题与分类】

主题标签:Transcriptomics。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-38012

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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

随着西方世界老年人和超重人群数量的不断增加,减缓衰老进程、减轻与年龄相关的慢性疾病负担的需求日益迫切,这将显著改善人类生活质量并降低经济成本。热量限制(CR)是目前已知最为稳健且可重复的干预措施,能够延缓衰老并改善多个物种的健康寿命和寿命(1);然而,该干预措施能否延长人类寿命仍属未知。在此我们报告,大鼠和人类在长期热量限制下于生理和分子层面均表现出相似的响应。热量限制在两种物种中引发了广泛的表型相似性,如体重降低、脂肪量减少以及肌肉与脂肪比例增加。同样,热量限制在骨骼肌转录谱中引发了相似的、不依赖于物种的响应。这一共同特征由三条通常与健康改善和生存相关的关键通路组成:IGF-1/胰岛素信号传导、线粒体生物发生和炎症。

据我们所知,这些是首次证明长期热量限制在两种差异极大的物种中诱导出相似转录谱的结果,提示这种相似性也可能转化为人类的延寿效应,正如已知在啮齿类动物中发生的那样。这些发现为理解热量限制所引发的共同分子机制提供了洞见,并突出了作为对抗年龄相关疾病和促进人类长寿的治疗靶点的有前景的通路。经皮活检取自15名人类受试者的股外侧肌标本,这些受试者来自热量限制协会的一组中年(58.7±7.4岁)、体重稳定的成员,他们平均已实践约30%的热量限制并保持充足营养(每种营养素至少达到推荐每日摄入量的100%)达9.6年,以及10名年龄匹配、食用典型西方饮食的对照者。从骨骼肌中提取了总RNA

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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