自发性高血压大鼠:二氧化硫诱导气道疾病的实验模型

研究通过肺功能、病理与分子分析刻画气道疾病,可用于探索二氧化硫诱导气道损伤的分子机制及高血压背景对气道疾病易感性的影响(来源 NCBI)

geo
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蛋白质分类Expression profiling by arrayGPL34110116
GSE4702: The Spontaneously Hypertensive Rat: An Experimental Model of Sulfur Dioxide-induced Airways Disease

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

自发性高血压大鼠:二氧化硫诱导气道疾病的实验模型

The Spontaneously Hypertensive Rat: An Experimental Model of Sulfur Dioxide-induced Airways Disease

该数据集来自 NCBI GEO(GSE4702),包含自发性高血压(SH)大鼠与 Sprague Dawley(SD)大鼠在暴露于 0、250 或 350 ppm 二氧化硫后的气道疾病相关表达谱数据,文件为 GSE4702_series_matrix.txt.gz,平台为 GPL341,物种为大鼠(10116)。研究通过肺功能、病理与分子分析刻画气道疾病,可用于探索二氧化硫诱导气道损伤的分子机制及高血压背景对气道疾病易感性的影响(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 21 200。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):慢性阻塞性肺疾病(COPD)通过气道阻塞诊断,涵盖支气管炎、肺气肿及常伴哮喘的一组疾病;然而啮齿类模型并不类似人类病理。由于遗传易感的自发性高血压(SH)大鼠表现出全身炎症、血栓形成、氧化应激和免疫抑制等表型,这些在 COPD 患者中也明显,我们将 SH 和常用的雄性 Sprague Dawley(SD)大鼠暴露于 0、250 或 350 ppm 二氧化硫(SO2),5 小时/天,连续 4 天。气道疾病通过肺功能、病理和分子分析进行表征。SO2 引起两品系呼吸参数剂量依赖性变化,SH 大鼠受影响略大于 SD。支气管肺泡灌洗液(BALF)总细胞和中性粒细胞炎症呈剂量依赖性且显著

【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、GPL341、10116。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=GSE4702

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 03 201,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

慢性阻塞性肺疾病(COPD)通过气道阻塞得以诊断,并构成一组疾病的基础,如支气管炎、肺气肿,且常包括哮喘;然而,啮齿动物模型并不类似于人类病理。由于遗传易感的自发性高血压(SH)大鼠表现出全身性炎症、血栓形成、氧化应激和免疫抑制等表型,这些在COPD患者中也明显可见,我们将SH和常用的雄性Sprague Dawley(SD)大鼠暴露于0、250或350 ppm二氧化硫(SO2),每天5小时,连续4天。通过肺功能、病理和分子分析来表征气道疾病。SO2引起了两株大鼠呼吸参数的剂量依赖性变化,其中SH大鼠受影响略大于SD大鼠。支气管肺泡灌洗液(BALF)总细胞和中性粒细胞炎症呈剂量依赖性,且在SH大鼠中显著高于SD大鼠。SH大鼠在SO2暴露后4天恢复不完全。两株大鼠均未发生肺蛋白渗漏,但SH大鼠BALF中乳酸脱氢酶和n-乙酰氨基葡萄糖苷酶活性增加。

肺部病理学及气道黏液生成的形态计量学评估显示,SO2对SH大鼠的影响显著大于SD大鼠。肺基因表达模式的基线差异表明,SH大鼠存在明显的免疫失调、氧化应激以及细胞信号传导和脂肪酸代谢受损。SO2暴露后,SD和SH大鼠的基因表达模式显示对炎症/免疫标志物和氧化应激的影响更大。因此,SH大鼠可作为更优且更易感的大鼠品系,用于构建与人类疾病相关的支气管炎实验模型。关键词:品系与处理差异

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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