犬肺血管扩张与主动脉膨出血液甲基化-转录组整合分析数据集 [WGBS]

该数据集为犬全血样本的全基因组亚硫酸氢盐测序(WGBS)数据,来源于10只具有影像学定义的心血管结构表型的家犬,其中肺血管扩张(PVE)6例、主动脉膨出(AB)4例

geo
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基因组分类GPL353519615
GSE334621: Integrated blood methylome–transcriptome profiling reveals shared and phenotype-specific molecular signatures associated with pulmonary vascular enlargement and aortic bulging in dogs [WGBS]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-08

资源简介

犬肺血管扩张与主动脉膨出血液甲基化-转录组整合分析数据集 [WGBS]

Integrated blood methylome–transcriptome profiling reveals shared and phenotype-specific molecular signatures associated with pulmonary vascular enlargement and aortic bulging in dogs [WGBS]

该数据集为犬全血样本的全基因组亚硫酸氢盐测序(WGBS)数据,来源于10只具有影像学定义的心血管结构表型的家犬,其中肺血管扩张(PVE)6例、主动脉膨出(AB)4例。相关研究将这些病例组与69只对照犬比较,以探究全基因组DNA甲基化改变并识别与影像学心血管结构变化相关的候选差异甲基化区域(DMR)。本GEO提交仅包含10例表型相关病例样本的原始WGBS数据及处理后DNA甲基化谱,对照样本的原始测序数据因属于正在进行的研究而未纳入。数据可用于犬心血管结构表型的DNA甲基化特征分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 08 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包含对10只具有影像学定义的心血管结构表型的家犬全血样本进行的全基因组亚硫酸氢盐测序(WGBS)数据,表型包括肺血管扩张(PVE;n = 6)和主动脉膨出(AB;n = 4)。在相关研究中,这些表型相关病例组与69只对照犬进行比较,以研究全基因组DNA甲基化改变并识别与影像学心血管结构变化相关的候选差异甲基化区域(DMR)。本GEO提交仅包含这10例表型相关病例样本的原始WGBS数据和处理后的DNA甲基化谱;对照样本的原始测序数据未包含在内,因为它们是正在进行的研究的一部分。

【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:GPL35351、9615。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=GSE334621

【使用注意】

· 源站最后修改于 Nov 05 202,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

该数据集包含全基因组亚硫酸氢盐测序(WGBS)数据,这些数据来自10只家犬的全血样本,这些犬具有影像学定义的心血管结构表型,包括肺血管扩张(PVE;n = 6)和主动脉膨出(AB;n = 4)。在相关研究中,这些表型相关病例组与69只对照犬进行了比较,以研究全基因组DNA甲基化改变,并识别与影像学心血管结构变化相关的候选差异甲基化区域(DMRs)。本GEO提交仅包含这10个表型相关病例样本的原始WGBS数据和经过处理的DNA甲基化谱;对照样本的原始测序数据未包括在内,因为它们是正在进行的研究的一部分。

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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