小鼠结肠炎加速结肠癌进展及姜黄素阻断的转录组变化

该数据集来自 NCBI GEO,标题为小鼠结肠炎加速结肠癌进展及姜黄素阻断过程中的转录组变化。研究在 AOM 和 DSS 诱导的 18 周长期结肠癌小鼠模型中,采用 Agilent SureSelect Methyl-seq 和 RNA-seq 获取对照组、AOM+DSS 诱导组及 AOM+DSS

geo
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基因组分类GPL1905710090
GSE102342: Transcriptome Changes During the Progression of Colitis-accelerated Colon Cancer in Mouse and the Blockage by Curcumin

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

小鼠结肠炎加速结肠癌进展及姜黄素阻断的转录组变化

Transcriptome Changes During the Progression of Colitis-accelerated Colon Cancer in Mouse and the Blockage by Curcumin

该数据集来自 NCBI GEO,标题为小鼠结肠炎加速结肠癌进展及姜黄素阻断过程中的转录组变化。研究在 AOM 和 DSS 诱导的 18 周长期结肠癌小鼠模型中,采用 Agilent SureSelect Methyl-seq 和 RNA-seq 获取对照组、AOM+DSS 诱导组及 AOM+DSS 加姜黄素处理组上皮细胞的单碱基甲基化谱和转录组数据。数据可用于分析差异表达基因、识别相关通路,并探索姜黄素抑制结肠炎相关结肠癌的分子机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 07 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):炎症与结肠癌发生高度相关。表观遗传机制在结肠癌的起始和进展中发挥重要作用。姜黄素是一种膳食癌症预防性植物化学物,在氧化偶氮甲烷(AOM)和葡聚糖硫酸钠(DSS)小鼠模型中显示出抑制结肠炎相关结肠癌(CAC)的良好效果。在本研究中,我们证实了姜黄素抑制结肠癌的作用。利用 Agilent SureSelect Methyl-seq 和 RNA-seq,我们在为期 18 周的长期结肠癌小鼠模型中,获得了对照组、AOM 和 DSS 诱导组(AOM+DSS)以及 AOM 和 DSS 诱导加姜黄素处理组(AOM+DSS+Curcumin)上皮细胞的单碱基甲基化谱和转录组分析。我们在成对比较中观察到差异表达基因,并鉴定出涉及 pote 的一小部分基因的若干通路

【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:GPL19057、10090。本站分类:肿瘤/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE102342

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 25 202,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
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

炎症与结肠癌的发生高度相关。表观遗传机制在结肠癌的起始和进展中起着重要作用。姜黄素是一种膳食中的癌症预防性植物化学物质,在氧化偶氮甲烷(AOM)和葡聚糖硫酸钠(DSS)小鼠模型中,对抑制结肠炎相关结肠癌(CAC)具有良好效果。在本研究中,我们证实了姜黄素抑制结肠癌的作用。利用Agilent SureSelect Methyl-seq和RNA-seq技术,我们在为期18周的长期结肠癌小鼠模型中,获得了对照组、AOM和DSS诱导组(AOM+DSS)以及AOM和DSS诱导加姜黄素治疗组(AOM+DSS+Curcumin)上皮细胞的单碱基甲基化谱和转录组分析。我们通过两两比较观察到了差异表达基因,并鉴定出涉及姜黄素潜在预防作用的小部分基因的若干通路。这些通路包括LPS/IL-1介导的RXR功能抑制、NRF2介导的氧化应激反应、上皮细胞中的醛固酮信号传导、巨噬细胞中NO和ROS的产生以及IL-6信号传导。

三组的平均DNA甲基化水平也显著不同。基于三组的差异甲基化模式,鉴定出若干基因通路,包括IL-8信号通路、LPS刺激的MAPK信号通路和结直肠癌转移信号通路。在这些甲基化通路和基因中,炎症基因Tnf尤为突出,与对照组相比,AOM-DSS组中其DNA CpG甲基化降低,而有趣的是,姜黄素逆转了CpG甲基化(经焦磷酸测序验证)。这些观察结果分别与RNA-seq中Tnf表达降低以及姜黄素使其表达增加相关(经qPCR验证)。Tnf DNA甲基化的功能作用通过体外荧光素酶转录活性实验得到证实。此外,我们发现一组与

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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