慢性砷暴露人角质形成细胞中差异表达miRNA的差异表达mRNA靶点预测TP53轴及致癌相关通路变化的数据
该数据集来自 Dryad,包含人永生化角质形成细胞(HaCaT)在 0/100 nM NaAsO2 中长期暴露 3 周和 7 周后的 miRNA 与 mRNA 表达谱数据,使用 Affymetrix 微阵列检测

基本信息
资源简介
慢性砷暴露人角质形成细胞中差异表达miRNA的差异表达mRNA靶点预测TP53轴及致癌相关通路变化的数据
Data from: Differentially expressed mRNA targets of differentially expressed miRNAs predict changes in the TP53 axis and carcinogenesis related pathways in human keratinocytes chronically exposed to arsenic
该数据集来自 Dryad,包含人永生化角质形成细胞(HaCaT)在 0/100 nM NaAsO2 中长期暴露 3 周和 7 周后的 miRNA 与 mRNA 表达谱数据,使用 Affymetrix 微阵列检测。差异表达 miRNA 的靶点取自 TargetScan 6.2,并与差异表达 mRNA 取交集。数据可用于研究慢性砷暴露诱导皮肤癌变的早期分子事件,尤其是 miRNA-mRNA 调控网络、TP53 轴及致癌相关通路的变化,为预测砷致癌机制提供转录组层面的依据(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2018。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:砷是一种广泛分布的有毒天然元素。长期摄入砷会导致多种癌症,尤其是皮肤癌。砷致癌机制尚不明确,但多项研究表明突变并非驱动力,microRNA 表达变化在其中发挥作用。长期低浓度亚砷酸盐暴露可将永生化人角质形成细胞(HaCaT)恶性转化,作为砷诱导皮肤癌变的模型。假设:长期暴露于亚砷酸盐的 HaCaT 细胞中 miRNA 表达的早期变化将揭示转化早期步骤。方法:HaCaT 细胞在 0/100 nM NaAsO2 中维持 3 周和 7 周。纯化总 RNA。使用 Affymetrix 微阵列检测 miRNA 和 mRNA 表达。差异表达 miRNA 的靶点从 TargetScan 6.2 收集,并与差异表达 mRNA 取交集。
【主题与分类】
主题标签:skin cancer、Arsenic、Homo Sapiens、MiRNA、mRNA、Transformation、TP53。本站分类:肿瘤/皮肤癌。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.3q26p
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 189.2 KB。
数据说明
背景:砷是一种广泛分布的有毒天然元素。长期摄入砷会导致多种癌症,尤其是皮肤癌。砷致癌机制尚未明确,但多项研究表明突变并非驱动力,而microRNA表达变化在其中发挥作用。长期低浓度亚砷酸盐暴露可使人永生化角质形成细胞(HaCaT)发生恶性转化,可作为砷致皮肤癌的模型。假设:长期暴露于亚砷酸盐的HaCaT细胞中miRNA表达的早期变化将揭示转化过程的早期步骤。方法:将HaCaT细胞在0/100 nM NaAsO2条件下维持3周和7周。纯化总RNA。使用Affymetrix微阵列检测miRNA和mRNA表达。从TargetScan 6.2中收集差异表达miRNA的靶标,使用Partek Genomic Suite™软件与差异表达mRNA取交集,并使用MetaCore™软件映射至其通路。通过western blot检测MDM2、HMGB1和TP53的mRNA及蛋白水平。
结果:在其他系统中参与癌变通路的众多miRNA和mRNA在3周和7周时表现出差异表达。通过miRNA和mRNA网络预测到一个包含MDM2和HMGB1的TP53调控网络。总TP53及TP53-S15磷酸化被诱导。然而,TP53-K382低乙酰化提示,在砷暴露细胞中诱导的TP53是无活性的。结论:我们的数据提供了强有力的证据,表明miRNA及其靶mRNA的早期变化可能促进了砷诱导的癌变过程。
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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