小鼠胰腺癌组织基因表达分析数据集

该数据集来自 NCBI GEO(GSE139357),对小鼠胰腺癌组织进行基因表达分析。研究通过 Western 酒精饮食、LPS、雨蛙素及烟草致癌物 NNK 处理 Pdx1-Cre 与 Pdx1-Cre; Kras-flox 小鼠,收集胰腺组织进行 RNA-seq,比较正常、对照、酒精饮食及综合处

geo
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基因组分类GPL1311210090
GSE139357: Gene expression analysis of pancreatic cancer tissues in mice

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-02

资源简介

小鼠胰腺癌组织基因表达分析数据集

Gene expression analysis of pancreatic cancer tissues in mice

该数据集来自 NCBI GEO(GSE139357),对小鼠胰腺癌组织进行基因表达分析。研究通过 Western 酒精饮食、LPS、雨蛙素及烟草致癌物 NNK 处理 Pdx1-Cre 与 Pdx1-Cre; Kras-flox 小鼠,收集胰腺组织进行 RNA-seq,比较正常、对照、酒精饮食及综合处理组的表达差异。数据可用于识别环境风险因素诱导的胰腺癌相关基因表达变化,支持肿瘤发生机制与生物标志物探索(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 24 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):为考察环境风险因素对胰腺癌发生的影响,我们给对照 Pdx1-Cre(WT)和 Pdx1-Cre; Kras-flox(Kras)小鼠喂食含高胆固醇、高饱和脂肪及 3.5% 酒精的 Western 酒精饮食 5 个月。为增强酒精诱导的胰腺损伤,我们在饮食中添加低剂量脂多糖(LPS,1 μg/ml)。小鼠还在第 1 至第 4 个月期间接受 4 次、每次 7 小时的雨蛙素注射(50 μg/kg)。为模拟吸烟,我们在第 1 至第 4 个月期间注射 4 次烟草来源致癌物 4-(甲基亚硝胺基)-1-(3-吡啶基)-1-丁酮(NNK,100 mg/kg)。从 Pdx1-Cre(n=3,正常)和 Pdx1-Cre; Kras-flox(n=6,全部)小鼠采集胰腺组织。Kras-flox(Kras)小鼠还分别喂食常规饲料(n=3,对照)或 3.5% 酒精饮食(N=3,酒精)5 个月。RNA-seq 分析显示诱导了 ca

【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:GPL13112、10090。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE139357

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 22 202,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=GSE139357

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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

为考察环境风险因素对胰腺癌发生的影响,我们给对照组Pdx1-Cre(WT)和Pdx1-Cre; Kras-flox(Kras)小鼠喂食含高胆固醇、高饱和脂肪及3.5%酒精的西方酒精饮食,持续5个月。为增强酒精诱导的胰腺损伤,我们在饮食中添加了低剂量脂多糖(LPS,1 μg/ml)。小鼠还在第1至第4个月期间接受角叉菜胶(50 μg/kg)每小时注射一次、连续7次,共4轮。为模拟吸烟,我们在第1至第4个月期间注射烟草来源的致癌物4-(甲基亚硝胺基)-1-(3-吡啶基)-1-丁酮(NNK,100 mg/kg),共4次。从Pdx1-Cre(n=3,正常)和Pdx1-Cre; Kras-flox(n=6,全部)小鼠中采集胰腺组织。Kras-flox(Kras)小鼠还分别喂食常规饲料(n=3,对照)或3.5%酒精饮食(N=3,酒精)5个月。RNA-seq分析显示,这些风险因素在胰腺癌组织中诱导了癌症相关基因的表达。

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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