基本信息

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基因组

任务类型

分类

创建/更新时间

2026-10-22

资源简介

配对左右心房房颤人群DNA甲基化水平表观基因组研究

该数据集聚焦于心房颤动（AF）的表观基因组学研究，针对患者与窦性心律对照的配对左、右心房组织样本，报告了 DNA 甲基化水平的分析结果。心房颤动是最常见的心律失常类型，全球约 2% 的人口受其影响，且流行病学报告预计未来二十年内病例数将翻倍。现有全基因组关联研究已发现超过 150 个与 AF 易感性相关的遗传位点，其中大多数位于人类基因组的非编码区域，提示其参与基因调控过程。本数据集通过表观基因组方法刻画患者特异性的表观基因组变化，并将 DNA 甲基化数据与组蛋白修饰数据及匹配的基因表达谱进行整合，为理解 AF 的调控机制提供了多层次的分子数据基础。

【数据集背景】

心房颤动（AF）是最常见的心脏心律失常形式，全球约 2% 的个体受其影响，近期流行病学报告预计未来二十年内病例数将翻倍。目前，改善 AF 患者的预防与临床管理存在迫切需求。近期全基因组关联研究已揭示超过 150 个与 AF 易感性相关的遗传位点，其中大多数位于人类基因组的非编码部分，提示这些位点参与基因调控过程。为研究 AF 中患者特异性的表观基因组变化，相关研究在患者心房样本与窦性心律对照中采用了表观基因组方法，样本涵盖配对的左、右心房组织。

【数据内容】

本数据集报告了 DNA 甲基化水平的 profiling 结果，属于甲基化 profiling 主题。数据覆盖 AF 患者与窦性心律对照的配对左、右心房组织样本。除 DNA 甲基化水平外，该数据集还将甲基化数据与组蛋白修饰数据以及匹配的基因表达谱进行了整合，形成多组学层面的数据内容。数据集的英文名称为“An epigenomic investigation of DNA methylation levels in matched left- and right- atrial fibrillation human cohort”，在分类上归属于循环系统疾病 / 其他类别。

【采集与来源】

数据集来源于 omicsdi.org。样本来自 AF 患者与窦性心律对照的心房组织，并采用配对设计，即同一研究对象同时提供左心房与右心房组织，从而支持左右心房之间的对照比较。源站描述提及在患者心房样本与窦性心律对照中应用了表观基因组方法，并报告了 DNA 甲基化水平的 profiling 结果。关于具体的样本量、采集地点、采集时间及伦理审批等信息，源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于心房颤动表观基因组学相关研究，尤其是关注 DNA 甲基化水平变化的研究。由于数据涵盖配对的左、右心房组织，可用于比较同一患者左右心房之间的甲基化差异，也可用于 AF 患者与窦性心律对照之间的比较分析。数据与组蛋白修饰数据及匹配的基因表达谱的整合特性，使其适用于多组学整合分析，例如探讨 DNA 甲基化与基因表达调控之间的关系，或结合组蛋白修饰信息研究非编码区域遗传位点的调控功能。此外，该数据可服务于 AF 易感性相关非编码遗传位点的功能解释研究。

【使用方法】

源站未提供。

【质量与限制】

源站未提供。

【引用与许可】

源站未提供。

原始链接

https://omicsdi.org/dataset/geo/GSE291249

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使用方式

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/geo/GSE291249

标准获取流程：

访问源站链接，注册/登录账号；
进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
- 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

心房颤动（AF）是最常见的心律失常形式，全球约影响2%的人口，近期流行病学报告预计未来二十年病例数将翻倍。目前，亟需改善AF患者的预防和临床管理。近期全基因组关联研究已揭示超过150个与AF易感性相关的遗传位点，其中大多数位于人类基因组的非编码区域，提示它们参与基因调控过程。为探究AF患者特异性的表观基因组变化，我们对一组患者心房样本及窦性心律对照样本（包括配对的左右心房组织）采用了表观基因组学方法。在此，我们报告了DNA甲基化水平的分析结果，并将其与组蛋白修饰数据及匹配的基因表达谱进行整合。有趣的是，我们识别出与基因表达和甲基化模式一致的AF特异性表观基因组区域，指向新的候选疾病位点。此外，我们利用定量PCR在独立队列中进一步验证了感兴趣的候选区域。

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