香烟烟雾致癌物苯并[a]芘所致DNA损伤的人全基因组修复图谱

该数据集来自 ncbi.nlm.nih.gov,标题为香烟烟雾致癌物苯并[a]芘所致DNA损伤的人全基因组修复图谱,本站归类为肿瘤/肺癌

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基因组预测OtherGPL111549606
GSE97675: Human genome wide repair map of DNA damage caused by the cigarette smoke carcinogen benzo[a]pyrene

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

香烟烟雾致癌物苯并[a]芘所致DNA损伤的人全基因组修复图谱

Human genome wide repair map of DNA damage caused by the cigarette smoke carcinogen benzo[a]pyrene

该数据集来自 ncbi.nlm.nih.gov,标题为香烟烟雾致癌物苯并[a]芘所致DNA损伤的人全基因组修复图谱,本站归类为肿瘤/肺癌。源站描述介绍了一种捕获携带大体积碱基加合物寡核苷酸的方法,可覆盖UV诱导的环丁烷嘧啶二聚体(CPDs)和苯并[a]芘二醇环氧化物-脱氧鸟苷(BPDE-dG),这些加合物通过核苷酸切除修复从基因组中移除;分离的寡核苷酸连接接头后经损伤特异性免疫沉淀,再用合适的跨损伤DNA合成(TLS)聚合酶转为双链DNA,经PCR扩增和下一代测序(NGS)生成全基因组修复图谱,该方法命名为tXR-seq。数据集含1个文件,样例为GSE97675_series_matrix.txt.gz,作者Wentao,Li,发布。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 12 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):苯并[a]芘(BaP)是一种多环芳烃,是肺癌的主要病因。它在代谢活化后形成共价DNA加合物并诱导突变。我们开发了一种捕获携带大体积碱基加合物寡核苷酸的方法,包括UV诱导的环丁烷嘧啶二聚体(CPDs)和苯并[a]芘二醇环氧化物-脱氧鸟苷(BPDE-dG),这些加合物通过核苷酸切除修复从基因组中移除。分离的寡核苷酸连接至接头,经损伤特异性免疫沉淀后,接头连接的寡核苷酸用合适的跨损伤DNA合成(TLS)聚合酶转化为双链DNA,随后进行PCR扩增和下一代测序(NGS)以生成全基因组修复图谱。我们将此方法命名为跨损伤切除修复测序(tXR-seq)。与我们之前描述的XR-seq方法相比,tXR-seq的

【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:Other、GPL11154、9606。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=GSE97675

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 25 202,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=GSE97675

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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

苯并[a]芘(BaP)是一种多环芳烃,是导致肺癌的主要原因。它在代谢活化后形成共价DNA加合物并诱导突变。我们开发了一种方法,可捕获携带大体积碱基加合物的寡核苷酸,包括紫外线诱导的环丁烷嘧啶二聚体(CPDs)和BaP二醇环氧化物-脱氧鸟苷(BPDE-dG),这些加合物通过核苷酸切除修复从基因组中移除。分离出的寡核苷酸与接头连接,经损伤特异性免疫沉淀后,连接接头的寡核苷酸通过适当的跨损伤DNA合成(TLS)聚合酶转化为双链DNA,随后进行PCR扩增和下一代测序(NGS),以生成全基因组修复图谱。我们将此方法命名为跨损伤切除修复测序(tXR-seq)。与我们之前描述的XR-seq方法相比,tXR-seq不依赖于切除寡核苷酸中损伤的修复/移除,因此它基本上适用于核苷酸切除修复处理的所有DNA损伤。在此,我们展示了由tXR-Seq生成的人类基因组CPDs和BPDE-dG加合物的切除修复图谱。

此外,我们利用tXR-seq观察到BPDE-dG切除修复具有新的序列特异性。

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

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