西方饮食揭示亚OSHA浓度短暂氯乙烯暴露的致瘤潜力及(表观)转录组作用

该数据集来自NCBI GEO(GSE197038),包含C57Bl/6J小鼠在西方饮食或对照饮食喂养1年、并在前12周接受低浓度氯乙烯暴露后的肝脏转录组高通量测序表达谱数据

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基因组预测GPL1702110090
GSE197038: Western diet unmasks tumorigenic potential of transient vinyl chloride exposure at sub-OSHA level concentrations; potential role of the (epi-)transcriptome.

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

西方饮食揭示亚OSHA浓度短暂氯乙烯暴露的致瘤潜力及(表观)转录组作用

Western diet unmasks tumorigenic potential of transient vinyl chloride exposure at sub-OSHA level concentrations; potential role of the (epi-)transcriptome.

该数据集来自NCBI GEO(GSE197038),包含C57Bl/6J小鼠在西方饮食或对照饮食喂养1年、并在前12周接受低浓度氯乙烯暴露后的肝脏转录组高通量测序表达谱数据。数据覆盖肿瘤/肝癌方向,可用于研究亚OSHA浓度短暂氯乙烯暴露与西方饮食协同促进肝癌发生的潜在(表观)转录组机制,支持差异表达分析与风险预测建模(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 18 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):氯乙烯(VC)单体是一种挥发性有机化合物,工业上常用于生产聚氯乙烯(PVC)。在高暴露水平下,VC可引起肝血管肉瘤和毒物相关性脂肪性肝炎。然而,我们课题组最近表明,较低暴露水平(即低于OSHA暴露限值)不会直接损伤肝脏,但会加重西方饮食(WD)引起的肝损伤。尽管这些较低暴露水平目前被认为是“安全”的,但短暂低浓度VC暴露的长期影响是否会增加肝癌发生风险尚不清楚。鉴于脂肪性肝病本身即是肝癌发生的危险因素,低浓度VC尤其令人担忧。为评估VC暴露的长期影响,C57Bl/6J小鼠被喂食WD或对照饮食(CD)1年。在喂养的前12周内,小鼠还

【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:GPL17021、10090。本站分类:肿瘤/肝癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE197038

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 11 202,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

氯乙烯(VC)单体是一种挥发性有机化合物,工业上常用于生产聚氯乙烯(PVC)。在高暴露水平下,VC可导致肝血管肉瘤和毒物相关性脂肪性肝炎。然而,本课题组近期研究表明,较低暴露水平(即低于OSHA暴露限值)虽不直接损伤肝脏,但会加重西方饮食(WD)所致的肝损伤。尽管这些较低暴露水平目前被认为是“安全的”,但短暂低浓度VC暴露的长期影响是否会增加肝癌发生风险尚不清楚。鉴于脂肪性肝病本身就是肝癌发生的危险因素,低浓度VC暴露尤其值得关注。为评估VC暴露的长期影响,给予C57Bl/6J小鼠喂食WD或对照饮食(CD)1年。在喂养的前12周内,小鼠还通过吸入方式暴露于低于现行OSHA限值(<1 ppm)的VC浓度或空气中,每天6小时,每周5天。在剩余9个月的喂养期间,小鼠未再暴露于VC。

喂养WD 1年引起了显著的肝损伤,包括脂肪性肝炎和中度纤维化,而VC加剧了这些损伤。此外,VC增加了中至低分化HCC的肿瘤数量。转录组分析显示,VC诱导了代谢过程以及核糖体过程的变化。表观转录组分析表明,VC引起了修饰模式的转变,这种转变与代谢疾病、线粒体功能障碍和癌症相关。这些数据表明,VC使肝脏对其他应激源(例如WD)更加敏感,从而导致肿瘤发生增强。这些数据引发了对VC暴露与WD之间潜在相互作用的担忧。此外,它还强调,当前OSHA的安全限制可能不足以考虑其他可能影响肝毒性的因素。

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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