PRJNA293761:雄性MutaTMMouse脾脏对Dibenzo[def,p]chrysene暴露的转录响应
实验设置0、2.0、6.2、20.0 mg DBC/kg-bw/天共三天,检测DBC-DNA加合物、脾脏与骨髓lacZ突变频率、红细胞微核频率及全基因表达变化
![PRJNA293761: Transcriptional Response of Male MutaTMMouse Spleen to Dibenzo[def,p]chrysene Exposure](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/131610_v20261021153604.jpg)
基本信息
资源简介
PRJNA293761:雄性MutaTMMouse脾脏对Dibenzo[def,p]chrysene暴露的转录响应
该数据集来自NCBI,研究雄性MutaTMMouse经口灌胃暴露于Dibenzo[def,p]chrysene(DBC)后脾脏的转录响应。实验设置0、2.0、6.2、20.0 mg DBC/kg-bw/天共三天,检测DBC-DNA加合物、脾脏与骨髓lacZ突变频率、红细胞微核频率及全基因表达变化。所有遗传毒性指标呈剂量依赖性升高,低剂量即可见p53信号通路激活。数据可用于研究DBC免疫毒性、脾脏萎缩机制及剂量相关基因表达变化(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):Dibenzo[def,p]chrysene (DBC) 是迄今为止检测到的最具致癌性的多环芳烃 (PAH)。我们研究了 DBC 的免疫毒性,表现为成年 Muta™Mouse 雄性经口灌胃急性暴露后脾脏萎缩。小鼠每天暴露于 0、2.0、6.2 或 20.0 mg DBC /kg-bw,持续三天。测量了遗传毒性终点(脾脏和骨髓中的 DBC-DNA 加合物和 lacZ 突变频率,以及红细胞微核频率)和全局基因表达变化。所有遗传毒性指标在两种组织中均呈剂量依赖性增加。基因表达分析显示,DBC 激活与细胞生长和增殖相关的 p53 信号通路,即使在低剂量下也很明显。引人注目的是,DBC 暴露小鼠脾脏的表达谱与唯一的
【主题与分类】
主题标签:Transcriptome or Gene expression。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/bioproject/PRJNA293761
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- OpenDataLab:
数据说明
二苯并[def,p]䓛(DBC)是迄今为止研究过的最具致癌性的多环芳烃(PAH)。我们研究了DBC的免疫毒性,表现为成年Muta™Mouse雄性小鼠经口灌胃急性暴露后出现的脾脏萎缩。小鼠每天暴露于0、2.0、6.2或20.0 mg DBC/kg体重,持续三天。我们检测了遗传毒性终点(脾脏和骨髓中的DBC-DNA加合物和lacZ突变频率,以及红细胞微核频率)和全局基因表达变化。所有遗传毒性指标在两种组织中均呈剂量依赖性增加。基因表达分析显示,DBC激活与细胞生长和增殖相关的p53信号通路,即使在低剂量下也表现明显。引人注目的是,DBC暴露小鼠脾脏的表达谱与唯一已发表的小鼠脾脏增大毒理基因组学数据集的表达谱高度负相关。该分析表明Bnip3l发挥核心作用,这是一种参与负调控红细胞成熟的促凋亡蛋白。
RT-PCR证实了与细胞凋亡、铁代谢和芳烃受体信号传导相关的几个基因表达变化,这些基因在脾萎缩与苯并[a]芘介导的脾肿大过程中受到相反方向的调控。此外,对毒理基因组学数据进行基准剂量建模得出的毒性估计值与传统毒性终点非常接近。这项工作展示了毒理基因组学在揭示免疫毒性化合物丰富机制信息方面的能力,以及其在健康风险评估中提供与标准毒性方法所得信息在数量上相似的信息的能力。总体设计:在最后一次处理后4或24小时,对三个剂量组及对照组的每个样本进行了四到五个(N=4-5)生物学重复分析。
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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