啮齿动物癌症生物测定中大鼠雌性小鼠肺部肿瘤的转录谱分析——13种化学物训练集

该数据集来自 omicsdi.org,属于肿瘤与肺癌方向,主题标签为 Transcriptomics。数据内容为啮齿动物癌症生物测定中大鼠雌性小鼠肺部肿瘤的转录谱分析,包含一个由13种化学物组成的训练集

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基因组分类Transcriptomics
Transcription profiling of rat female mouse lung tumors in rodent cancer bioassays - a 13 chemical training set

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

啮齿动物癌症生物测定中大鼠雌性小鼠肺部肿瘤的转录谱分析——13种化学物训练集

该数据集来自 omicsdi.org,属于肿瘤与肺癌方向,主题标签为 Transcriptomics。数据内容为啮齿动物癌症生物测定中大鼠雌性小鼠肺部肿瘤的转录谱分析,包含一个由13种化学物组成的训练集。毒理学与安全测试旨在识别可能对人类造成不良影响的物质,而啮齿动物癌症生物测定是其中一种安全测试,可用于评估化学物的致癌潜力并生成剂量-反应信息。该数据集可用于转录组层面的化学物致癌性分类研究(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):毒理学与安全测试的主要目标是识别可能对人类造成不良影响的物质。遗憾的是,过去30年中许多此类测试没有显著变化,且大多数效率低下、成本高昂,并严重依赖动物使用。啮齿动物癌症生物测定就是其中一种安全测试,最初建立时是作为筛选手段,用于识别可能在人类流行病学研究中进一步分析的潜在致癌物。如今,啮齿动物癌症生物测定已演变为确定化学物致癌潜力并在化学风险评估中生成剂量-反应行为定量信息的主要手段。由于这些研究资源密集,每项生物测定耗资200万至400万美元,并需要三年以上才能完成。在过去30年中,仅有1,468种化学物被测试

【主题与分类】

主题标签:Transcriptomics。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-6116

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

毒理学和安全测试的主要目标是识别有可能对人类造成不良影响的物质。遗憾的是,许多此类测试在过去30年里并未发生显著变化,且大多效率低下、成本高昂,并严重依赖动物实验。啮齿动物致癌生物测定便是其中之一,最初是作为筛选潜在致癌物的方法而建立,以便进一步在人类流行病学研究中进行深入分析。如今,啮齿动物致癌生物测定已发展成为确定化学物质致癌潜力的主要手段,并为化学风险评估中的剂量-反应行为提供定量信息。由于这些研究资源消耗巨大,每次生物测定耗资200万至400万美元,且需三年以上才能完成。在过去30年间,仅有1,468种化学物质接受了啮齿动物致癌生物测定。相比之下,工业界使用的量超过10,000磅的化学物质约有9,000种,而美国环境保护署根据《有毒物质控制法》已登记的化学物质近90,000种。

鉴于啮齿动物致癌生物测定中测试的化学品数量与工业界使用的化学品数量之间存在差距,需要开发一种更高效、更经济的化学致癌物识别系统。实验总体设计:五周龄雌性B6C3F1小鼠按以下剂量组暴露13周:1)1,5-萘二胺,CAS号2243-62-1,饲料,2000 ppm,阳性肺致癌物;2)2,3-苯并呋喃,CAS号271-89-6,灌胃,240 mg/kg,阳性肺致癌物;3)2,2-双(溴甲基)-1,3-丙二醇,CAS号3296-90-0,饲料,1250 ppm,阳性肺致癌物;4)N-羟甲基丙烯酰胺,CAS号924-42-5,灌胃(水),50 mg/kg,阳性肺致癌物;5)1,2-二溴乙烷,CAS号106-93-4,灌胃(玉米油),62 mg/kg,阳性肺致癌物;6)香豆素,CAS

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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