运动对腹部皮下脂肪组织基因表达的影响数据集

该数据集来自 NCBI GEO(GSE116801),主题为运动对腹部皮下脂肪组织基因表达的影响,属于内分泌、营养和代谢疾病/肥胖症分类

geo
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基因组分类Expression profiling by arrayGPL5709606
GSE116801: The effects of exercise on gene expression in abdominal subcutaneous adipose tissue

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

运动对腹部皮下脂肪组织基因表达的影响数据集

The effects of exercise on gene expression in abdominal subcutaneous adipose tissue

该数据集来自 NCBI GEO(GSE116801),主题为运动对腹部皮下脂肪组织基因表达的影响,属于内分泌、营养和代谢疾病/肥胖症分类。数据包含 1 个文件(GSE116801_series_matrix.txt.gz),基于 GPL570 平台、物种为人类(9606)的表达谱芯片数据。源站描述指出运动训练可显著改变人皮下脂肪组织基因表达,包括编码分泌蛋白的基因,并结合小鼠跑轮运动数据筛选出与跑轮距离最相关的 Tgfb2,可用于研究运动改善健康的分子机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 09 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):运动可改善多器官系统的健康与福祉,阐明运动有益健康效应的机制可为疾病带来新疗法。我们发现,人类运动训练会引起皮下脂肪组织(scWAT)基因表达的深刻变化,包括编码分泌蛋白的基因。此外,我们使用了先前发表的微阵列数据集,该数据来源于置于静止笼中(久坐对照)或置于带跑轮笼中 11 天的小鼠的 scWAT。在人类和小鼠中受运动训练显著改变的基因进一步通过 Gene Ontology 中 Extracellular Space 注释进行筛选。在这些基因中,与训练小鼠总跑轮距离最显著相关的是 Tgfb2。我们验证了运动训练增加了人 scWAT 中的 TGFB2 mRNA。

【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:Expression profiling by array、GPL570、9606。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/肥胖症。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE116801

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 25 201,引用时请注意版本时效。

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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

运动可改善多种器官系统的健康与福祉,阐明运动对健康有益作用的机制可能为疾病带来新疗法。我们发现,人体运动训练会引起皮下脂肪组织(scWAT)基因表达的深刻变化,包括编码分泌蛋白的基因。此外,我们使用了先前发表的微阵列数据集,该数据集来源于置于静止笼中(久坐对照)或置于带跑轮笼中11天的小鼠的scWAT。在人类和小鼠中受运动训练显著改变的基因,进一步通过基因本体论中细胞外空间的注释进行筛选。在这些基因中,与训练小鼠总跑轮距离相关性最显著的是Tgfb2。我们通过RT-qPCR验证了运动训练可增加人类受试者scWAT中的TGFB2 mRNA。这使我们提出假设:TGF-β2是一种运动诱导的脂肪因子。为确定TGF-β2增加的治疗潜力和机制,我们研究了运动训练和肥胖的小鼠模型。

我们的研究结果表明,运动训练通过TGF-β2信号通路与脂肪组织进行器官间通讯,从而改善代谢,为对抗代谢性疾病提供了新的机制。

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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