GSE329212:表观基因组与染色质分析揭示SPATC1L-COL6A为儿童肥胖新因果位点

该数据集来自NCBI GEO,包含儿童肥胖相关的全基因组DNA甲基化谱数据,样本为青春期前肥胖儿童与正常体重对照的外周血,采用genome tiling array(GPL23976)检测,共1个文件

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基因组分类GPL239769606
GSE329212: Epigenome and Chromatin Analyses Uncover SPATC1L-COL6A as a Novel Causal Locus in Childhood Obesity

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-28

资源简介

GSE329212:表观基因组与染色质分析揭示SPATC1L-COL6A为儿童肥胖新因果位点

Epigenome and Chromatin Analyses Uncover SPATC1L-COL6A as a Novel Causal Locus in Childhood Obesity

该数据集来自NCBI GEO,包含儿童肥胖相关的全基因组DNA甲基化谱数据,样本为青春期前肥胖儿童与正常体重对照的外周血,采用genome tiling array(GPL23976)检测,共1个文件。研究识别出109个与肥胖相关的CpG位点,并通过两样本孟德尔随机化提示其中两个位点可能因果介导儿童肥胖,均位于SPATC1L基因,并在独立临床队列中验证。数据可用于儿童肥胖表观遗传标志物挖掘与因果位点分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 27 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):儿童肥胖是一项重大公共卫生挑战,会增加2型糖尿病和心血管疾病等合并症的风险,这些合并症共同缩短预期寿命。表观遗传机制被认为与肥胖相关的长期代谢功能障碍有关。我们对青春期前肥胖儿童和正常体重对照者的全血进行了DNA甲基化谱分析,鉴定出109个与肥胖相关的CpG位点。其中两个位点经两样本孟德尔随机化检验支持,有证据表明在介导儿童肥胖中发挥因果作用。引人注目的是,这两个CpG均定位在同一基因内:精子发生与中心粒相关1样基因(SPATC1L)。此外,我们在一个独立临床队列中验证了因果CpG。总之,这些数据提示SPATC1L位点可能是发挥因果作用的一个新的潜在区域。

【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:GPL23976、9606。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE329212

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 04 202,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

儿童肥胖是一项重大公共卫生挑战,会增加2型糖尿病和心血管疾病等共病的风险,这些共病共同导致预期寿命缩短。表观遗传机制被认为与肥胖相关的长期代谢功能障碍有关。我们对肥胖青春期前儿童和正常体重对照者的全血进行了DNA甲基化谱分析,鉴定出109个与肥胖相关的CpG位点。其中两个位点显示出在介导儿童肥胖中发挥因果作用的证据,这得到了两样本孟德尔随机化检验的支持。引人注目的是,这两个CpG均定位在同一基因内:精子发生与中心粒相关1样基因(SPATC1L)。此外,我们在一个独立临床队列中验证了这些因果CpG。总之,这些数据提示SPATC1L位点可能是对肥胖发展发挥因果作用的一个新的潜在区域。为了在功能上确认因果关系,我们对这些CpG位点进行了CRISPR/Cas9介导的编辑。

他们的修饰下调了SPATC1L及邻近胶原基因(COL6A1、COL6A2)的表达,这些基因此前已被认为与儿童肥胖相关,并在体外促进了更高的脂质蓄积和胰岛素抵抗。CpG编辑后,这些基因启动子处的激活性组蛋白标记(H3K27Ac、H3K4me3)减少,提示这些CpG位点通过染色质介导的机制调控其表达。总之,我们的研究将SPATC1L–COL位点确定为儿童肥胖的一个新因果区域,并揭示了CpG甲基化、组蛋白修饰、胶原基因表达失调与代谢功能障碍之间的机制联系。

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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