香烟烟雾冷凝物暴露6个月肺类器官转录组与表观遗传变化数据集

该数据集来自 NCBI,包含 GSE348477 系列,研究香烟烟雾冷凝物(CSC)长期暴露 6 个月对正常肺类器官(LOs)全基因组转录组和表观遗传变化的影响

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时间序列分类GPL2424710090
GSE348477: Profiling of genome wide transcriptomic and epigenetic changes in lung organoids exposed to cigarette smoke condensate over a period of 6 months.

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

香烟烟雾冷凝物暴露6个月肺类器官转录组与表观遗传变化数据集

Profiling of genome wide transcriptomic and epigenetic changes in lung organoids exposed to cigarette smoke condensate over a period of 6 months.

该数据集来自 NCBI,包含 GSE348477 系列,研究香烟烟雾冷凝物(CSC)长期暴露 6 个月对正常肺类器官(LOs)全基因组转录组和表观遗传变化的影响。数据涉及两群干细胞在无主要驱动突变情况下逐步获得癌前状态,伴随表观遗传和转录组异常,并出现免疫逃逸及 Zbp1 表观沉默介导的炎症通路下调。可用于探索慢性吸烟相关肺癌发生机制、癌前演化轨迹及后续致癌突变(KrasG12V、Tp53 缺失)响应差异(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 23 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):香烟烟雾诱导的慢性炎症(CI)通过介导遗传和表观遗传事件促进非小细胞肺癌(NSCLC)的发生。使用正常肺类器官(LOs),我们定义了慢性香烟烟雾冷凝物(CSC)暴露如何驱动两个独立的干细胞群体演变为癌前状态,这些状态在缺乏主要驱动突变的情况下具有进行性的表观遗传和相关的转录组异常。这些动态促进了免疫逃逸状态的演变,其表现为炎症通路下调以及由 PANoptosis 调节因子 Zbp1 的表观遗传沉默所介导的伴随死亡信号。干细胞群体通过不同的轨迹演变,以对随后引入的致癌突变 KrasG12V 和 Tp53 缺失作出不同反应,从而诱导 CSC 暴露类器官的一步转化,产生两种主要的 NSCLC su

【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/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE348477

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 05 202,引用时请注意版本时效。

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

香烟烟雾诱导的慢性炎症(CI)通过介导遗传和表观遗传事件促进非小细胞肺癌(NSCLC)的发生。利用正常肺类器官(LOs),我们阐明了慢性香烟烟雾冷凝物(CSC)暴露如何驱动两个独立的干细胞群体演化出癌前状态,这些状态在缺乏主要驱动突变的情况下,携带进行性的表观遗传异常及相关的转录组异常。这些动态变化促进了免疫逃逸状态的演化,其表现为炎症通路下调以及由PANoptosis调节因子Zbp1的表观遗传沉默所介导的伴随死亡信号。这些干细胞群体通过不同的演化轨迹,对随后引入的致癌突变(KrasG12V和Tp53缺失)产生不同反应,从而诱导CSC暴露类器官的一步转化,产生两种主要的NSCLC亚型。Kras突变主要在支气管肺泡干细胞衍生状态中驱动肿瘤发生,产生腺癌;而TP53突变则在基底干细胞衍生状态中驱动肿瘤发生,导致鳞状细胞癌。

CSC诱导的Zbp1下调和干扰素信号传导在具有突变特异性变化的肿瘤中进一步增强,这些变化以Kras突变背景下表达降低为标志。我们的研究结果定义了CI诱导的干细胞状态中独特的转录组谱,并揭示了细胞死亡途径相关基因在增强致癌驱动因素以促进NSCLC中的关键作用。综上所述,我们的数据提出了预测癌症风险和实现早期干预的策略。

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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