化学预防剂处理的前列腺癌 LNCaP 细胞

该数据集来自 omicsdi.org,主题为化学预防剂处理的前列腺癌 LNCaP 细胞,属于肿瘤 / 前列腺癌分类,主题标签为 Transcriptomics

omicsdi
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基因组回归Transcriptomics
LNCaP cells treated with chemoprevetive agents

基本信息

模态
基因组
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

化学预防剂处理的前列腺癌 LNCaP 细胞

该数据集来自 omicsdi.org,主题为化学预防剂处理的前列腺癌 LNCaP 细胞,属于肿瘤 / 前列腺癌分类,主题标签为 Transcriptomics。源站描述显示,研究通过 cDNA 微阵列对前列腺细胞进行转录组分析,以了解 sulforaphane 与西兰花芽苗对基因表达的时间效应,并使用 StepMiner 与 Ingenuity Pathway Analysis (IPA) 识别受调控转录本及显著改变的生物学通路、网络与功能。该数据可用于研究化学预防剂对前列腺癌细胞基因表达的时间动态与通路影响(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景。前列腺癌被认为由氧化应激引起,而诱导抗氧化亲电防御(2 相)酶已被提出作为前列腺癌预防策略。来源于西兰花等十字花科蔬菜的异硫氰酸酯 sulforaphane,可在体外和体内有效诱导前列腺细胞中 2 相酶活性的替代标志物。为更好地理解 sulforaphane 和西兰花芽苗对前列腺细胞基因表达的时间效应,我们使用 cDNA 微阵列进行了全面的转录组分析。方法。使用 StepMiner 分析鉴定随时间被 sulforaphane 显著调节的转录本。使用 Ingenuity Pathway Analysis (IPA) 鉴定被 sulforaphane 处理显著改变的生物学通路、网络和功能。StepMiner 和 IPA 揭示了显著变化 i

【主题与分类】

主题标签:Transcriptomics。本站分类:肿瘤/前列腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-14364

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    • 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

背景。前列腺癌被认为是由氧化应激引起的,而诱导抗氧化亲电防御(第二阶段)酶已被提出作为前列腺癌预防策略。异硫氰酸酯萝卜硫素,来源于西兰花等十字花科蔬菜,在体外和体内均能有效诱导前列腺细胞中第二阶段酶活性的替代标志物。为了更好地理解萝卜硫素和西兰花芽对前列腺细胞基因表达的时间效应,我们使用cDNA微阵列进行了全面的转录组分析。方法。通过StepMiner分析鉴定了随时间被萝卜硫素显著调节的转录本。使用Ingenuity Pathway Analysis(IPA)识别了萝卜硫素处理显著改变的生物途径、网络和功能。StepMiner和IPA揭示了与细胞生长和细胞周期相关的许多转录本的显著变化,以及与细胞对氧化损伤和应激反应相关的许多转录本的显著变化。与现有数据集的比较表明,萝卜硫素通过诱导G2/M期阻滞来阻止细胞生长。

细胞生长实验和流式细胞术分析证实,萝卜硫素抑制细胞生长并诱导细胞周期阻滞。结论:我们的数据表明,在前列腺细胞中,萝卜硫素主要通过引起G2/M期阻滞来诱导细胞防御并抑制细胞生长。此外,基于这些细胞中各实验所诱导的基因表达模式的显著相似性,萝卜硫素似乎是西兰花芽中主要的生物活性化合物,这表明西兰花芽可作为干预试验中萝卜硫素的合适来源。化合物处理设计类型是指对施用化合物或化学物质(包括激素等生物化合物)后的反应进行检测。时间:处理时长。基于化合物的处理:LNCaP细胞经处理

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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