犬与人肝细胞在醋氨酚、双氯芬酸或丙戊酸处理下细胞色素P450酶活性与mRNA表达比较

该数据集来自NCBI GEO,比较犬与人肝细胞在醋氨酚、双氯芬酸或丙戊酸处理下细胞色素P450酶活性与mRNA表达的种间差异

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基因组分类GPL373099606
GSE343519: Comparison of cytochrome P450 enzyme activity and mRNA expression in canine and human hepatocytes under acetaminophen, diclofenac, or valporic acid

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

犬与人肝细胞在醋氨酚、双氯芬酸或丙戊酸处理下细胞色素P450酶活性与mRNA表达比较

Comparison of cytochrome P450 enzyme activity and mRNA expression in canine and human hepatocytes under acetaminophen, diclofenac, or valporic acid

该数据集来自NCBI GEO,比较犬与人肝细胞在醋氨酚、双氯芬酸或丙戊酸处理下细胞色素P450酶活性与mRNA表达的种间差异。研究先测定三种药物在两种肝细胞中的24小时暴露半数抑制浓度,再结合免疫细胞化学、转录组测序和CYP活性检测,评估基因与蛋白水平的变化。数据可用于研究犬CYP酶功能、预测药物毒性与不良反应,并支持种属特异性代谢差异分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 12 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):重要性:尽管已在啮齿类动物和人类中对细胞色素P450(CYP)酶进行了广泛研究,但对犬CYP酶的研究有限。缺乏针对犬的种属特异性代谢研究,是预测毒性和药物不良反应的一大挑战。目的:本研究旨在检查犬与人肝细胞在醋氨酚(AAP)、双氯芬酸(Dic)或丙戊酸(VPA)处理后,CYP酶活性和mRNA表达的种间差异。方法:我们测定了AAP、Dic和VPA在犬与人肝细胞中的24小时暴露半数抑制浓度(IC50)值。基于这些IC50浓度,我们比较了药物诱导的各种参数变化,包括免疫细胞化学、转录组谱(RNA-seq)和CYP活性,以评估基因和蛋白质水平的变化

【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:GPL37309、9606。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE343519

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 01 202,引用时请注意版本时效。

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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

重要性:尽管已在啮齿动物和人类中对细胞色素P450(CYP)酶进行了大量研究,但关于犬CYP酶的研究仍然有限。缺乏针对犬的物种特异性代谢研究,是预测毒性和药物不良反应方面的一大挑战。目的:本研究旨在考察犬与人类肝细胞在接受对乙酰氨基酚(AAP)、双氯芬酸(Dic)或丙戊酸(VPA)处理后,CYP酶活性及mRNA表达的种间差异。方法:我们测定了AAP、Dic和VPA在犬与人类肝细胞中的24小时暴露半数抑制浓度(IC50)值。基于这些IC50浓度,我们比较了药物诱导的各项参数变化,包括免疫细胞化学、转录组谱(RNA-seq)和CYP活性,以评估基因和蛋白质水平的变化。结果:在犬肝细胞中,AAP和VPA分别使CYP2J2 mRNA表达增加4.7倍和7.76倍,而Dic使CYP1A1 mRNA表达增加14.25倍。AAP、VPA和Dic分别使犬肝细胞中CYP26B1 mRNA表达降低0.03倍、0.12倍和0.17倍。

Dic和VPA分别使CYP1A1 mRNA表达增加5.53倍和6.66倍,而AAP、VPA和Dic分别使CYP4F22 mRNA表达降低0.03倍、0.13倍和0.13倍(在人肝细胞中)。结论与意义:观察到的物种间在药物暴露后CYP活性和mRNA水平上的差异,凸显了准确精确的实验模型对新药研发的重要性。

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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