结晶二氧化硅诱导肺毒性机制全局基因表达谱(A549细胞数据集2)

该数据集来自 NCBI GEO,标题为结晶二氧化硅诱导肺毒性机制全局基因表达谱(A549 细胞数据集 2),包含 1 个文件 GSE30200_series_matrix.txt.gz

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL69479606
GSE30200: Mechanisms of crystalline silica-induced pulmonary toxicity revealed by global gene expression profiling (A549 cells dataset 2)

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

结晶二氧化硅诱导肺毒性机制全局基因表达谱(A549细胞数据集2)

Mechanisms of crystalline silica-induced pulmonary toxicity revealed by global gene expression profiling (A549 cells dataset 2)

该数据集来自 NCBI GEO,标题为结晶二氧化硅诱导肺毒性机制全局基因表达谱(A549 细胞数据集 2),包含 1 个文件 GSE30200_series_matrix.txt.gz。研究以人肺 II 型上皮细胞(A549)和大鼠肺为实验模型,通过全基因表达谱分析确定二氧化硅暴露引起的差异表达基因,并结合生物信息学分析比较 A549 细胞与大鼠肺中受扰动的生物学过程,发现二者具有显著相似性。数据可用于研究二氧化硅诱导的肺毒性分子机制,涉及硅肺、癌症及自身免疫性疾病等健康效应(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 24 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):正确理解结晶二氧化硅诱导肺毒性的机制,对于管理和潜在预防与二氧化硅暴露相关的不良健康效应(包括硅肺、癌症和若干自身免疫性疾病)具有重要意义。本研究采用暴露于结晶二氧化硅的人肺 II 型上皮细胞和大鼠肺作为实验模型,确定全局基因表达变化,以理解二氧化硅诱导肺毒性的分子机制。二氧化硅诱导的差异基因表达谱与其在 A549 细胞中的毒性相关。通过生物信息学分析差异表达基因所识别出的、在 A549 细胞和大鼠肺中受二氧化硅暴露扰动的生物学过程,表现出显著的相似性。对差异表达基因的功能分类

【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:Expression profiling by array、GPL6947、9606。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=GSE30200

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 16 202,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

正确理解晶体二氧化硅诱导的肺毒性机制,对于管理和潜在预防与二氧化硅暴露相关的健康不良效应(包括硅肺病、癌症和几种自身免疫性疾病)具有重要意义。本研究采用暴露于晶体二氧化硅的人肺II型上皮细胞和大鼠肺作为实验模型,以确定全局基因表达变化,从而理解二氧化硅诱导肺毒性的分子机制。二氧化硅诱导的差异基因表达谱与其在A549细胞中的毒性相关。通过生物信息学分析差异表达基因,发现A549细胞和大鼠肺中二氧化硅暴露扰动的生物学过程显示出显著的相似性。对差异表达基因的功能分类确定了癌症、细胞运动、细胞生长与增殖、细胞死亡、炎症反应、细胞周期、细胞发育和遗传性疾病为A549细胞和大鼠肺中二氧化硅暴露扰动的顶级生物学功能。

通过ELISA和共聚焦显微镜分析分别对暴露于二氧化硅的A549细胞进行检测,证实了氧化应激和细胞凋亡参与二氧化硅诱导的肺毒性。我们的研究结果不仅证实了先前已确定的几个参与二氧化硅毒性的分子靶点和机制,还发现了可能参与二氧化硅诱导肺毒性的新分子靶点和机制。进一步的研究,包括针对本研究中发现的新分子靶点和机制的研究,可能会带来更好的管理,并可能减少和/或预防与结晶二氧化硅暴露相关的潜在不良健康影响。

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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