GSE215850：转录组分析反映小鼠中电子烟成分VEA与PG的不同肺损伤模式

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源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE215850

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数据说明

近期，报告了数千例与使用电子烟或雾化产品相关的肺损伤（EVALI）病例。然而，电子烟各成分对肺部的毒性仍不明确。电子烟的主要成分包括尼古丁、调味剂、维生素E醋酸酯（VEA）、丙二醇（PG）和植物甘油（VG）。在我们先前的研究中，我们确定了PG和VEA暴露小鼠中不同的肺损伤模式：PG导致纤维化损伤，而VEA引起哮喘样损伤。在本研究中，我们运用RNA测序及生物信息学工具进行了转录组分析，以反映PG和VEA在肺组织中引起的不同肺损伤模式。采用P值<0.05且倍数变化≥1.5的标准来识别差异表达基因（DEGs）。基因表达数据显示，PG组和VEA组具有不同的基因改变模式。监督分析揭示了1，193个PG诱导的特异性基因和1，795个VEA诱导的特异性基因，功能分析表明，PG特异性基因与TNC相关的慢性阻塞性肺疾病有关，而VEA特异性基因则与哮喘相关的慢性肺损伤相关。

转录组分析结果与肺组织病理学结果一致。这些发现表明，电子烟成分特异性基因表达变化密切反映了电子烟成分诱导的肺损伤中电子烟成分的病理变化。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。