GSE329431: Environmental chemical mixtures reprogram mammary epithelial development to epigenetic states associated with breast cancer [Bisulfite-Seq]
本数据集为肿瘤领域的基因组公开数据集,来源:geo。
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基本信息
资源简介
GSE329431:环境化学混合物重编程乳腺上皮发育为与乳腺癌相关的表观遗传状态 [亚硫酸氢盐测序]
Environmental chemical mixtures reprogram mammary epithelial development to epigenetic states associated with breast cancer [Bisulfite-Seq]
3D人乳腺类器官高通量筛选平台将环境化学物暴露所致发育扰动与癌症相关细胞状态关联。双酚类生理剂量混合物BPA、BPS、BPF(3BPX)破坏类器官发育,诱导细胞外基质重塑、上皮可塑性、部分上皮间质转化和DNA甲基化重塑。该特征映射至ER⁺管腔型乳腺癌,富集于浸润性小叶癌,并见于原发肿瘤及邻近正常组织,提示发育期暴露建立致癌潜能增高的场(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Apr 29 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):环境暴露以复杂混合物的形式发生,但其改变人体组织发育并赋予癌症易感性的机制仍不清楚。在此,我们建立了一个生理性三维人乳腺类器官高内涵筛选(3D-HCS)平台,可将暴露诱导的发育破坏与癌症相关细胞状态进行定量关联。对结构多样的环境化学物以单一暴露及混合物形式进行筛选,揭示了异质但可重复的发育反应,表明不同的环境化学物扰乱了乳腺形态发生的不同方面。聚焦双酚类,我们发现一种生理剂量混合物(BPA、BPS和BPF;3BPX)会破坏类器官发育,并诱导以细胞外基质重塑、上皮可塑性和部分上皮–间质转化(EMT)为特征的转录程序,同时伴随广泛的DNA甲基化重塑。3BPX暴露特征映射至ER⁺管腔型乳腺癌,并优先富集于浸润性小叶癌(ILC),后者是一种以上皮可塑性和基质相互作用为特征的亚型。全基因组DNA甲基化谱分析显示,3BPX相关甲基化特征可在原发肿瘤和癌旁正常组织中检测到,并富集于Normal-like肿瘤和ILC。总之,这些发现表明,环境相关化学暴露诱导异质性发育扰动,这些扰动汇聚于与上皮可塑性、组织重塑和癌症易感性相关的保守转录与表观遗传程序。这些暴露诱导的状态以分子“瘢痕”的形式持续存在,并映射至人类乳腺癌中明确的上皮和基质区室,支持这样一种模型:发育期暴露建立了一个致癌潜能升高的场。
【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:GPL20795、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=GSE329431
【使用注意】
· 源站最后修改于 Sep 30 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
环境暴露以复杂混合物形式发生,但其改变人类组织发育并赋予癌症易感性的机制仍不明确。在此,我们建立了一个生理性3D人乳腺类器官高内涵筛选(3D-HCS)平台,可将暴露引起的发育紊乱与癌症相关细胞状态定量关联。对结构多样的环境化学物进行单药及混合物筛选,揭示了异质性但可重复的发育反应,表明不同的环境化学物干扰乳腺形态发生的不同方面。聚焦双酚类,我们显示,一个生理剂量混合物(BPA、BPS和BPF;3BPX)会破坏类器官发育,并诱导以细胞外基质重塑、上皮可塑性和部分上皮–间充质转化(EMT)为特征的转录程序,伴随广泛的DNA甲基化重塑。3BPX暴露特征映射到ER⁺管腔型乳腺癌,并优先富集于浸润性小叶癌(ILC)——一种以上皮可塑性和基质相互作用为特征的亚型。
全基因组DNA甲基化谱分析显示,3BPX相关甲基化特征可在原发肿瘤和邻近正常组织中检测到,并在Normal-like型肿瘤和ILC中富集。总之,这些发现表明,环境相关化学暴露诱导了异质性发育扰动,这些扰动汇聚于与上皮可塑性、组织重塑和癌症易感性相关的保守转录和表观遗传程序。这些暴露诱导的状态以分子“瘢痕”形式持续存在,并定位于人类乳腺癌中明确的上皮和基质区室,支持这样一种模型:发育期暴露建立了一个致癌潜能增强的场。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




