年龄相关致癌监视受损促进肝癌发生III

该数据集来自 ncbi.nlm.nih.gov,标题为年龄相关致癌监视受损促进肝癌发生III,属于肿瘤/肝癌分类。研究通过流体动力学尾静脉注射将编码 NRASG12V 的转座元件稳定导入年轻和老年小鼠肝细胞,并进行 bulk RNA 测序以刻画年龄依赖的转录反应

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基因组分类GPL2424710090
GSE350330: Age-Related Impairment of Oncogenic Surveillance Promotes Liver Tumor Initiation III

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

年龄相关致癌监视受损促进肝癌发生III

Age-Related Impairment of Oncogenic Surveillance Promotes Liver Tumor Initiation III

该数据集来自 ncbi.nlm.nih.gov,标题为年龄相关致癌监视受损促进肝癌发生III,属于肿瘤/肝癌分类。研究通过流体动力学尾静脉注射将编码 NRASG12V 的转座元件稳定导入年轻和老年小鼠肝细胞,并进行 bulk RNA 测序以刻画年龄依赖的转录反应。数据包含 1 个文件 GSE350330_series_matrix.txt.gz,可用于分析衰老对致癌损伤肝脏转录响应的影响及相关免疫炎症机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 09 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):衰老是肝癌的主要风险因素,但衰老改变肝脏对致癌损伤反应的机制仍知之甚少。本研究利用流体动力学尾静脉注射将编码 NRASG12V 的转座元件稳定导入年轻和老年小鼠的肝细胞,并进行 bulk RNA 测序以刻画年龄依赖的转录反应。老年小鼠中 NRASG12V 诱导的衰老肝细胞清除明显延迟,伴随 Spp1+ 巨噬细胞的快速积累和持续性炎症反应。基因敲除 Spp1+ 巨噬细胞部分恢复了免疫介导的衰老细胞清除并减轻了慢性炎症。此外,间歇性使用衰老细胞清除药物 dasatinib 和 quercetin 加速了衰老细胞清除并减少了 Spp1+ 巨噬细胞积累和炎症反应。这些

【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:GPL24247、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=GSE350330

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 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=GSE350330

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

衰老是肝癌的主要风险因素,但衰老如何改变肝脏对致癌性损伤的应答机制仍知之甚少。本研究采用流体动力学尾静脉注射技术,将编码NRASG12V的转座子元件稳定导入年轻和老年小鼠的肝细胞中,并进行bulk RNA测序以表征年龄依赖的转录应答。老年小鼠中NRASG12V诱导的衰老肝细胞清除明显延迟,伴随Spp1+巨噬细胞的快速积累和持续性炎症反应。Spp1+巨噬细胞的基因敲除部分恢复了免疫介导的衰老细胞清除,并减轻了慢性炎症。此外,间歇性使用衰老细胞清除药物达沙替尼和槲皮素治疗可加速衰老细胞清除,减少Spp1+巨噬细胞积累和炎症反应。这些干预措施与老年小鼠肿瘤发生减少相关。

我们的数据提供了一个转录和分子框架,其中衰老损害了免疫系统对癌基因诱导的衰老细胞的监视,并促进了一种与Spp1+巨噬细胞相关的炎症微环境,从而增加了肝脏肿瘤发生的易感性。

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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