颗粒物暴露剂量与时长对支气管上皮细胞转录组和DNA甲基化组的影响[RRBS]

该数据集来自NCBI GEO,包含一项关于细颗粒物PM2.5暴露对支气管上皮细胞系BEAS-2B影响的RRBS(增强型简化代表性亚硫酸氢盐测序)数据

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基因组GPL203019606
GSE155615: Effect of Dose and Duration of Particulate Matter Exposure on the Transcriptome and DNA Methylome of Bronchial Epithelial Cells [RRBS]

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-30

资源简介

颗粒物暴露剂量与时长对支气管上皮细胞转录组和DNA甲基化组的影响[RRBS]

Effect of Dose and Duration of Particulate Matter Exposure on the Transcriptome and DNA Methylome of Bronchial Epithelial Cells [RRBS]

该数据集来自NCBI GEO,包含一项关于细颗粒物PM2.5暴露对支气管上皮细胞系BEAS-2B影响的RRBS(增强型简化代表性亚硫酸氢盐测序)数据。实验设计涵盖单次高剂量(30 µg/cm2)或低剂量(1 µg/cm2)暴露24小时,以及连续7天每日低剂量(1 µg/cm2)重复暴露,旨在比较不同剂量和暴露时长对DNA甲基化组的影响。数据可用于研究PM2.5暴露引起的DNA甲基化变化,并与转录组变化进行关联分析,以揭示环境颗粒物暴露的表观遗传学效应(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 03 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):支气管上皮细胞衬覆于呼吸道气道,当暴露于细颗粒物(< 2.5 µm)PM(PM2.5)时,其基因表达和DNA甲基化会发生全基因组水平的变化。尽管其他研究已报道了其中一些变化,但尚未比较不同剂量和暴露时长如何同时影响基因转录组和DNA甲基化组。我们将支气管上皮细胞系BEAS-2B单次暴露于高剂量(30 µg/cm2)或低剂量(1 µg/cm2)的PM2.5(2015年采自中国北京)24小时。我们还使BEAS-2B细胞每天重复暴露于低剂量(1 µg/cm2)PM2.5,连续七天。然后,我们检测了转录组变化(通过RNA-Seq)和DNA甲基化组变化(通过增强型简化代表性亚硫酸氢盐测序)。细胞暴露后,基因表达发生了广泛变化

【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:GPL20301、9606。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE155615

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 16 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

支气管上皮细胞衬覆于呼吸道气道内,尤其在暴露于细颗粒物(< 2.5 µm)PM(PM2.5)时,会发生全基因组水平的基因表达和DNA甲基化改变。尽管其他研究已报道了其中部分改变,但尚未比较不同暴露剂量和暴露时长对基因转录组和DNA甲基化组的影响。我们将支气管上皮细胞系BEAS-2B单次暴露于高剂量(30 µg/cm2)或低剂量(1 µg/cm2)的PM2.5(2015年采自中国北京)24小时。我们还将BEAS-2B细胞连续七天每天重复暴露于低剂量(1 µg/cm2)PM2.5。随后,我们检测了转录组变化(通过RNA-Seq)和DNA甲基化组变化(通过增强型简化代表性亚硫酸氢盐测序)。细胞单次高剂量(30 µg/cm2)暴露于PM2.5 24小时后,基因表达发生了广泛改变。这些基因富集于调控MAPK信号传导、PI3K-Akt信号传导、细胞因子相互作用、IL6和P53的通路中。

DNA甲基化组分析显示,近一半的差异表达基因也出现了DNA甲基化改变。暴露于较低剂量(1 µg/cm2)PM2.5的细胞表现出相似但更为减弱的基因表达变化。然而,反复暴露于PM2.5七天的细胞,与单次暴露相比,显示出另一组差异表达基因。反复低剂量暴露所引起的DNA甲基化改变也不同于单次高剂量暴露,且倾向于整体低甲基化。这种低甲基化与ten-eleven易位酶表达的升高相对应。总体而言,这些数据表明PM2.5暴露剂量和持续时间的变化如何导致支气管上皮细胞转录组和DNA甲基化组谱的明显差异。

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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