新生小鼠肺对急性臭氧暴露反应的转录组分析

该数据集来自 NCBI GEO,标题为新生小鼠肺对急性臭氧暴露反应的转录组分析,属于呼吸系统疾病/哮喘分类。转录组分析显示臭氧暴露后 6 小时有 455 个基因下调、166 个基因上调至少 1.5 倍

geo
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基因组分类Expression profiling by arrayGPL720210090
GSE45166: Transcriptome profiling of the newborn mouse lung response to acute ozone exposure

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

新生小鼠肺对急性臭氧暴露反应的转录组分析

Transcriptome profiling of the newborn mouse lung response to acute ozone exposure

该数据集来自 NCBI GEO,标题为新生小鼠肺对急性臭氧暴露反应的转录组分析,属于呼吸系统疾病/哮喘分类。研究将新生小鼠暴露于臭氧或过滤正常空气 3 小时,在暴露结束后 6 小时和 24 小时取肺组织提取总 RNA,使用 Agilent Whole Mouse Genome Gene Expression 4X44K Microarrays(G2519F-014868)进行基因表达分析。转录组分析显示臭氧暴露后 6 小时有 455 个基因下调、166 个基因上调至少 1.5 倍。数据可用于研究臭氧污染物对出生后发育期肺的影响及差异表达基因分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 14 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):臭氧是人口密集地区的主要空气污染物。高浓度环境臭氧与儿童和成人肺功能下降及哮喘加重相关。然而,臭氧对新生儿肺的影响在很大程度上尚不清楚。本研究旨在从转录组水平分析新生肺对臭氧的反应,以界定臭氧污染物对出生后发育期肺的影响。新生小鼠暴露于臭氧或过滤正常空气 3 小时。在暴露完成后 6 小时和 24 小时从肺组织分离总 RNA,并使用 Whole Mouse Genome Gene Expression 4X44K Microarrays(G2519F-014868,Agilent Technologies)进行基因表达分析。出生后肺的转录组分析表明,在臭氧暴露后 6 小时,有 455 个基因下调和 166 个基因上调至少 1.5 倍

【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:Expression profiling by array、GPL7202、10090。本站分类:呼吸系统疾病/哮喘。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE45166

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 12 201,引用时请注意版本时效。

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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

臭氧是高人口密度地区的主要空气污染物。高浓度环境臭氧与儿童和成人肺功能下降及哮喘加重相关。然而,臭氧对新生儿肺的影响在很大程度上尚不清楚。本研究旨在从转录组水平分析新生儿肺对臭氧的应答,以明确臭氧污染物对出生后发育期肺的影响。将新生小鼠暴露于臭氧或过滤后的正常空气中3小时。暴露结束后6小时和24小时,从肺组织分离总RNA,并使用Whole Mouse Genome Gene Expression 4X44K Microarrays(G2519F-014868,Agilent Technologies)进行基因表达分析。出生后肺的转录组分析显示,在臭氧暴露后6小时,有455个基因下调、166个基因上调至少1.5倍(t检验,p<0.05)。暴露后24小时,与暴露于过滤空气的新生小鼠相比,暴露于臭氧的新生小鼠肺中有543个基因下调、323个基因上调(t检验,p<0.05)。

在控制错误发现率后,臭氧暴露后24小时,有50个基因显著下调,仅有4个基因显著上调(q<0.05)。基因本体富集分析显示,与细胞周期相关的功能,包括细胞分裂/增殖、细胞组装与组织,是受臭氧暴露负向调控的主要通路。这些发现表明,臭氧污染水平升高可能会干扰早期肺部的发育与生长。

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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