多组学分析揭示格雷夫斯病治疗候选基因数据集
该数据集包含格雷夫斯病的多组学遗传关联分析结果，涉及基因组、表观基因组（甲基化）、转录组（基因表达）和蛋白质组等多个数据模态，通过孟德尔随机化和共定位分析揭示了与疾病显著相关的候选基因（如AGER和AIF1）及其在免疫炎症通路中的富集特征，并基于药物数据库预测了潜在的治疗化合物，主要用于格雷夫斯病的发病机制研究、治疗靶点发现和药物开发方向探索。
https://figshare.com/articles/dataset/Multi-omics_profiling_uncovers_candidate_genes_for_the_treatment_of_graves_disease/30931680
如需原始数据获取支持或标注服务，请联系我们。
资源简介
该数据集基于汇总数据孟德尔随机化（SMR）研究，采用多组学方法探究格雷夫斯病（GD）的遗传基础，旨在阐明生物学机制并识别潜在治疗靶点。数据集包含甲基化数量性状位点（mQTL）、表达数量性状位点（eQTL）和蛋白质数量性状位点（pQTL）的关联分析结果，以FinnGen队列作为发现队列，并利用独立GWAS数据集进行验证。通过SMR和贝叶斯共定位分析，识别出与GD显著相关的甲基化位点（1,772个位点对应294个基因）和表达基因（157个基因），并在蛋白质层面发现多个候选基因。关键基因AGER和AIF1在多组学层面均显示一致性关联。数据集还包含功能富集分析结果（显示免疫/炎症通路相关）以及基于药物特征数据库（DsigDB）的潜在药物预测（如齐墩果酸、芦丁、雌三醇等）。该数据集为格雷夫斯病的发病机制研究、治疗策略优化和药物开发提供了重要数据支持。
精度瓶颈？数据缺失？
当前公开数据无法满足您的算法精度？千方提供针对 格雷夫斯病 的高质量、多模态真实临床数据定制解决方案。