甲基苯丙胺诱导的行为敏化对大鼠前额叶皮层基因表达与组蛋白乙酰化的差异改变(组蛋白乙酰化数据集)
该数据集来自 NCBI GEO,标题为甲基苯丙胺诱导的行为敏化对大鼠前额叶皮层基因表达与组蛋白乙酰化的差异改变(组蛋白乙酰化数据集)

基本信息
资源简介
甲基苯丙胺诱导的行为敏化对大鼠前额叶皮层基因表达与组蛋白乙酰化的差异改变(组蛋白乙酰化数据集)
Behavioral Sensitization Induced by Methamphetamine Causes Differential Alterations in Gene Expression and Histone Acetylation of the Prefrontal Cortex in Rats (Histone acetylation dataset)
该数据集来自 NCBI GEO,标题为甲基苯丙胺诱导的行为敏化对大鼠前额叶皮层基因表达与组蛋白乙酰化的差异改变(组蛋白乙酰化数据集)。研究以 METH 诱导的行为敏化大鼠为动物模型,采用 mRNA 微阵列与染色质免疫共沉淀联合 DNA 微阵列(ChIP-chip)分析,筛选前额叶皮层转录水平与组蛋白乙酰化模式的改变,并进行 GO 与 KEGG 功能富集分析。数据集包含 1 个文件 GSE166095_series_matrix.txt.gz,平台为 GPL20661,物种为 10116(大鼠),可用于研究药物成瘾相关的基因表达与染色质修饰机制(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Feb 03 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:甲基苯丙胺(METH)是全球范围内滥用最广泛的非法物质之一;遗憾的是,其成瘾机制仍不清楚。根据不断积累的证据,基因表达和染色质修饰的改变可能与 METH 对大脑的持久影响有关。在本研究中,我们利用 METH 诱导的行为敏化作为反映药物成瘾某些方面的动物模型,并检测了成年大鼠前额叶皮层(PFC)中基因表达和组蛋白乙酰化的变化。方法:我们进行了 mRNA 微阵列和染色质免疫共沉淀(ChIP)联合 DNA 微阵列(ChIP-chip)分析,以筛选和鉴定转录水平及组蛋白乙酰化模式的变化。功能富集分析,包括 Gene Ontology(GO)和 Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes(KEGG)分析,w
【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:GPL20661、10116。本站分类:神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE166095
【使用注意】
· 源站最后修改于 Feb 07 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
背景:甲基苯丙胺(METH)是全球范围内滥用最广泛的非法物质之一;遗憾的是,其成瘾机制仍不清楚。根据不断积累的证据,基因表达和染色质修饰的改变可能与METH对大脑的持久影响有关。在本研究中,我们利用METH诱导的行为敏化作为反映药物成瘾某些方面的动物模型,并检测了成年大鼠前额叶皮层(PFC)中基因表达和组蛋白乙酰化的变化。方法:我们进行了mRNA微阵列和染色质免疫沉淀(ChIP)结合DNA微阵列(ChIP-chip)分析,以筛选和识别转录水平及组蛋白乙酰化模式的变化。我们进行了功能富集分析,包括基因本体论(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)分析,以分析差异表达基因。随后,我们使用qPCR和ChIP-PCR检测进一步确定了ANP32A(酸性富含亮氨酸核磷蛋白-32A)和POU3F2(POU结构域第3类转录因子2)的变化。
结果:在METH诱导的行为敏化大鼠模型中,METH激发导致275个差异表达基因以及若干高乙酰化基因(821个基因发生H3乙酰化,10个基因发生H4乙酰化)。基于mRNA微阵列以及GO和KEGG富集分析,24个基因可能参与METH诱导的行为敏化,其中7个经qPCR证实。我们进一步检测了METH诱导的行为敏化不同时期ANP32A和POU3F2转录本水平及组蛋白乙酰化的变化。H4高乙酰化促进了ANP32A mRNA水平的升高,H3/H4高乙酰化促进了POU3F2 mRNA水平的升高,这些均由METH激发诱导的行为敏化所致,而非急性METH暴露所致。结论:本研究结果揭示了
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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需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




