模拟太阳紫外线辐射对Fitzpatrick II型健康成人未防护与防晒防护皮肤基因表达的影响

该数据集来自clinicaltrials.gov,属于肿瘤/皮肤癌分类,聚焦Fitzpatrick皮肤II型健康成人。研究通过模拟太阳紫外线辐射(ssUVR,UVA)暴露,比较未防护与经FDA标准化防晒剂防护皮肤的表皮组织全基因表达谱,并评估防晒剂在体内改变ssUVR诱导转录谱的能力,同时对比细胞培

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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基因组回归Non-melanomatous Skin CancerPrecancerous Condition
Effect of Solar-Simulated Ultraviolet Radiation on Gene Expression in Unprotected and Sunscreen-Protected Skin of Healthy Adults With Fitzpatrick Skin Type II

基本信息

模态
基因组
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

模拟太阳紫外线辐射对Fitzpatrick II型健康成人未防护与防晒防护皮肤基因表达的影响

该数据集来自clinicaltrials.gov,属于肿瘤/皮肤癌分类,聚焦Fitzpatrick皮肤II型健康成人。研究通过模拟太阳紫外线辐射(ssUVR,UVA)暴露,比较未防护与经FDA标准化防晒剂防护皮肤的表皮组织全基因表达谱,并评估防晒剂在体内改变ssUVR诱导转录谱的能力,同时对比细胞培养角质形成细胞与皮肤角质形成细胞在相似UVR剂量下的转录谱。数据可用于紫外线应答基因表达分析、防晒防护效果评估及剂量-反应关系研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:非黑色素瘤皮肤癌、癌前病变。目的: 确定Fitzpatrick皮肤II型健康白皙成人表皮组织在暴露于已知剂量的模拟太阳紫外线辐射(ssUVR)(UVA)后的全局基因表达谱。 确定FDA标准化防晒剂在体内改变这些参与者中ssUVR诱导的转录谱的能力。 确定细胞培养中暴露于UVR的角质形成细胞的转录谱是否与相似UVR暴露水平后皮肤中角质形成细胞的谱相当。概述:这是一项初步的剂量-反应研究,随后是在2个不同组中进行的体内转录谱研究。 初步研究(紫外线辐射剂量反应的验证):参与者最初暴露于模拟太阳紫外线辐射(ssUVR)(UVA)

【主题与分类】

主题标签:Non-melanomatous Skin Cancer、Precancerous Condition。本站分类:肿瘤/皮肤癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00099112

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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

条件:非黑色素瘤皮肤癌、癌前病变。目的:* 确定健康白皙皮肤、Fitzpatrick皮肤分型为II型的成年人在暴露于已知剂量的太阳模拟紫外线辐射(ssUVR)(UVA)后,其表皮组织中的全局基因表达谱。* 确定FDA标准化防晒霜能否在这些参与者体内改变ssUVR诱导的转录谱。* 确定在细胞培养中暴露于UVR的角质形成细胞的转录谱是否与在相似UVR暴露水平后皮肤中角质形成细胞的转录谱相当。概述:这是一项初步的剂量-反应研究,随后是在两个不同组中进行的体内转录谱研究。* 初步研究(紫外线辐射剂量反应的验证):参与者最初在背部暴露于太阳模拟紫外线辐射(ssUVR)(UVA),以确定最小红斑量(MED)。暴露后22-24小时,参与者从9个紫外线暴露部位和1个未暴露皮肤部位接受剃刀活检。

  • 第1组(测定体内ssUVR和UVA转录谱):第1天,参与者首先在背部接受ssUVR暴露以确定MED。第2天,参与者在臀部以MED剂量接受ssUVR(3个位点)和UVA(3个位点)暴露。暴露后22-24小时(第3天),参与者从6个UV暴露位点和2个未暴露皮肤位点进行剃刀活检。* 第2组(测定防晒霜保护的体内转录谱):第1天,参与者首先在背部接受ssUVR暴露以确定MED。第2天,参与者在臀部以MED剂量在未保护皮肤(3个位点)和防晒霜保护皮肤(3个位点)接受ssUVR暴露。暴露后22-24小时(第3天),参与者从6个UV暴露位点和2个未暴露皮肤位点进行剃刀活检。所有参与者的活检样本均通过微阵列分析进行分析。其中一个未暴露表皮样本

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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