单次与重复MCLR暴露对对照饮食及高脂高胆固醇饮食大鼠的差异性肝毒性效应

该数据集来自NCBI,包含1个文件GSE302837_series_matrix.txt.gz,研究单次与重复微囊藻毒素-LR(MCLR)暴露在对照饮食与高脂高胆固醇(HFHC)饮食大鼠中的差异性肝毒性效应

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基因组分类GPL1869410116
GSE302837: Differential hepatotoxic effects of single versus repeated MCLR exposure in control diet and high fat, high cholesterol diet fed rats

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

单次与重复MCLR暴露对对照饮食及高脂高胆固醇饮食大鼠的差异性肝毒性效应

Differential hepatotoxic effects of single versus repeated MCLR exposure in control diet and high fat, high cholesterol diet fed rats

该数据集来自NCBI,包含1个文件GSE302837_series_matrix.txt.gz,研究单次与重复微囊藻毒素-LR(MCLR)暴露在对照饮食与高脂高胆固醇(HFHC)饮食大鼠中的差异性肝毒性效应。数据通过高通量测序进行表达谱分析,涉及平台GPL18694和大鼠物种10116。研究关注肝脏病理与基因表达变化,涉及坏死、炎症等指标,并关联代谢功能障碍相关脂肪性肝病(MASLD)与肝细胞癌(HCC)背景。可用于探索MCLR暴露方式与饮食因素对肝脏损伤及肝癌风险的交互影响(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 16 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):微囊藻毒素-LR(MCLR)是一种由淡水蓝藻产生的潜在致癌性肝毒素。代谢功能障碍相关脂肪性肝病(MASLD)是一种常见疾病,通常由不良饮食和生活方式引起,并加重肝细胞癌(HCC)的临床负担。本研究调查了单次与重复MCLR暴露对对照饮食与MASLD(高脂高胆固醇[HFHC]饮食)大鼠肝脏病理和基因表达的影响。在两种饮食组中,单次MCLR暴露后的坏死比重复暴露更明显,但HFHC饮食组的总体坏死水平较低。对照饮食组的炎症在重复MCLR暴露后减少,而HFHC组的炎症在两种MCLR暴露情景下均增加至相同程度。这些数据表明,患有既存肝病的动物可能

【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:GPL18694、10116。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=GSE302837

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 01 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

微囊藻毒素-LR(MCLR)是一种由淡水蓝藻产生的潜在致癌性肝毒素。代谢功能障碍相关脂肪性肝病(MASLD)是一种常见疾病,通常由不良饮食和生活方式引起,并加重肝细胞癌(HCC)的临床负担。本研究探讨了单次与重复MCLR暴露对对照组与MASLD(高脂高胆固醇[HFHC]饮食)大鼠肝脏病理学及基因表达的影响。在两个饮食组中,单次MCLR暴露后的坏死比重复暴露更为显著,但HFHC饮食组的总体坏死水平较低。对照组在重复MCLR暴露后炎症减轻,而HFHC组在两种MCLR暴露情形下炎症均增加至相同程度。这些数据表明,已有肝脏疾病的动物可能对MCLR毒性的某些方面(如坏死)具有保护作用,但对其他方面(如重复暴露后的炎症)更为易感。与HFHC饮食组相比,对照组在MCLR暴露后有更多数量的基因出现差异表达。

在两种饮食组中,重复暴露于MCLR后,癌症中的KEGG通路和磷脂酰肌醇3-激酶(PI3K)-Akt信号通路均上调,这得到了活化的Akt以及增加的c-JUN和cyclin D1蛋白水平的支持。仅在HFHC饮食组中,重复暴露于MCLR后β-catenin的表达增加,提示β-catenin可能对已有肝病情况下MCLR介导的癌变具有重要作用。本研究强调了MCLR对健康与MASLD状态下肝脏病理的差异性影响。

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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