人胚胎干细胞成骨模型中发育性骨毒性的MicroRNA网络调控[RNA-Seq]

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE324491,基于人胚胎干细胞成骨分化模型开展RNA-Seq表达谱分析,研究发育相关毒物暴露下MicroRNA调控网络与成骨分化的关系

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基因组预测GPL185739606
GSE324491: MicroRNA Network Regulation of Developmental Bone Toxicity in a Human Embryonic Stem Cell Osteogenic Model [RNA-Seq]

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

人胚胎干细胞成骨模型中发育性骨毒性的MicroRNA网络调控[RNA-Seq]

MicroRNA Network Regulation of Developmental Bone Toxicity in a Human Embryonic Stem Cell Osteogenic Model [RNA-Seq]

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE324491,基于人胚胎干细胞成骨分化模型开展RNA-Seq表达谱分析,研究发育相关毒物暴露下MicroRNA调控网络与成骨分化的关系。源站描述提及评估九种不同主要机制毒物的影响,但具体毒物名称、样本数量与分组信息源站未提供。数据可用于探索毒物诱导的miRNA调控网络扰动及发育性骨毒性的分子机制研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 10 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):发育期暴露于环境毒物是骨骼异常的成因之一。然而,将早期暴露与骨形成受损联系起来的分子机制仍不明确。骨骼组织起源于神经嵴和中胚层来源的谱系,二者依赖共享的成骨分化程序,提示共同调控过程的破坏可能导致多样的骨骼结局。MicroRNA(miRNA)是基因网络的关键转录后调控因子,并已成为毒物诱导扰动的指示物。在本研究中,我们考察了发育相关毒物在成骨分化过程中是否与miRNA调控网络相关。使用基于人胚胎干细胞(hESC)的成骨分化模型,我们评估了涵盖不同主要机制的九种毒物的效应。毒物暴露 impair

【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:GPL18573、9606。本站分类:肌肉骨骼系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE324491

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 31 202,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

发育期暴露于环境毒物是骨骼异常的一个原因。然而,将早期暴露与骨形成受损联系起来的分子机制仍不明确。骨骼组织起源于神经嵴和中胚层衍生的谱系,这些谱系依赖于共享的成骨分化程序,提示共同调控过程的紊乱可能导致多样的骨骼结局。微小RNA(miRNA)是基因网络的关键转录后调控因子,并已成为毒物诱导扰动的指标。在本研究中,我们考察了发育相关毒物在成骨分化过程中是否与miRNA调控网络相关。利用基于人胚胎干细胞(hESC)的成骨分化模型,我们评估了涵盖不同主要机制的九种毒物的效应。毒物暴露在其IC50下损害成骨分化,这反映为成骨标志物表达的改变和转录重塑。

全球miRNA谱分析揭示了miRNA的失调,这些miRNA富集于骨相关生物学过程,包括成骨定向与分化时序的调控因子。整合miRNA–mRNA网络分析识别出一组与核心成骨及谱系相关通路相连的miRNA,包括RUNX2依赖性转录以及BMP和Wnt信号传导。对代表性miRNA的调控产生了与毒物暴露后所观察到的成骨结果相一致的表型,且在某些情况下与暴露培养物中分化的部分恢复相关。总体而言,这些发现表明化学结构多样的发育毒物在成骨分化过程中与miRNA介导的调控模式相关。保守miRNA特征谱的识别为发育性骨毒性提供了机制性见解,并支持将miRNA网络分析用作骨骼发育毒性的人体相关终点。

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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