十一种数据匮乏型双酚A替代品的高通量转录组学毒性评估

该数据集来自 NCBI GEO(GSE271332),针对十一种数据匮乏的双酚A替代化学品开展体外高通量转录组学(HTTr)毒性评估,包含 1 个 series matrix 文件,物种为人类(9606),采用高通量测序表达谱

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基因组回归GPL301739606
GSE271332: High-Throughput Transcriptomics Toxicity Assessment of Eleven Data-Poor Bisphenol A Alternatives

基本信息

模态
基因组
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

十一种数据匮乏型双酚A替代品的高通量转录组学毒性评估

High-Throughput Transcriptomics Toxicity Assessment of Eleven Data-Poor Bisphenol A Alternatives

该数据集来自 NCBI GEO(GSE271332),针对十一种数据匮乏的双酚A替代化学品开展体外高通量转录组学(HTTr)毒性评估,包含 1 个 series matrix 文件,物种为人类(9606),采用高通量测序表达谱。数据可用于评估替代品的内分泌干扰潜力、推导转录组学起点(tPoDs),并支持与啮齿动物研究 POD 的比较及毒性预测建模(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 02 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):双酚A(BPA)是一种广泛用于塑料和环氧树脂生产的化学品,因其与不良健康效应相关,尤其是其内分泌干扰特性,而受到广泛关注。旨在减少人类BPA暴露的监管措施导致用于各种消费品的替代化学品激增。虽然这些替代品有助于减少BPA暴露,但人们对其安全性和潜在毒性作为令人遗憾的替代品产生了担忧。先前的工作表明,体外高通量转录组学(HTTr)研究可用于评估BPA替代品的内分泌干扰潜力,并且与来自传统啮齿动物研究的POD相比,该策略产生的转录组学起点(tPoDs)对人类健康具有保护作用。在本研究中,我们利用体外

【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:GPL30173、9606。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE271332

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 13 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE271332

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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

双酚A(BPA)是一种广泛用于塑料和环氧树脂生产的化学物质,因其与不良健康效应相关,尤其是其内分泌干扰特性,而受到广泛关注。旨在减少人类BPA暴露的监管措施导致了各种消费品中替代化学物质的激增。尽管这些替代品有助于减少BPA暴露,但人们对其安全性和潜在毒性产生了担忧,认为它们可能成为令人遗憾的替代物。此前的研究已表明,体外高通量转录组学(HTTr)研究可用于评估BPA替代品的内分泌干扰潜力,并且与传统的啮齿动物研究得出的POD相比,该策略产生的转录组学起点(tPoDs)对人类健康具有保护性。在本研究中,我们利用体外HTTr的进展来评估十一种与BPA结构相似、数据匮乏的遗留化学物质的毒性。将人乳腺癌MCF-7细胞暴露于BPA及11种替代品,浓度范围为(0.1 - 25 µM),以评估毒性。

对全球转录组变化的分析以及先前表征的雌激素受体α(ERα)生物标志物特征显示,11种化学物质中有9种具有生物活性。其中一种化学物质(2,4’-双酚A)在与BPA(即4,4’-BPA)相同的浓度下激活了ERα生物标志物,但因其在更低浓度下即可诱导全球转录组变化而被认为效力更强。这些结果正在填补正在进行的筛选评估中的数据空白,以识别具有危害潜力的BPA替代品,并有助于确定可作为更安全替代品的潜在候选物质。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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