FTO/SOCS6-m⁶A轴表观修饰通过调控角质形成细胞功能将肥胖与特应性皮炎联系起来

该数据集来源于omicsdi.org,包含从正常人角质形成细胞(N组)和特应性皮炎患者角质形成细胞(AD组)中获得的m⁶A甲基化RNA数据

omicsdi
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基因组分类Transcriptomics
Fat mass and obesity-associated (FTO)/SOCS6-m⁶A axis epigenetic modification links obesity to atopic dermatitis by regulating keratinocyte function

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

FTO/SOCS6-m⁶A轴表观修饰通过调控角质形成细胞功能将肥胖与特应性皮炎联系起来

该数据集聚焦于肥胖与特应性皮炎之间的表观遗传联系,围绕脂肪量与肥胖相关基因(FTO)/SOCS6-m⁶A轴的表观遗传修饰如何通过调控角质形成细胞功能将肥胖与特应性皮炎联系起来这一主题构建。数据集收录了从正常人角质形成细胞(N组)与特应性皮炎患者角质形成细胞(AD组)中获得的m⁶A甲基化RNA数据,属于转录组学范畴,在分类上归入内分泌、营养和代谢疾病下的肥胖症方向,来源于omicsdi.org。特应性皮炎是一种严重的皮肤疾病,角质形成细胞作为表皮屏障细胞,是维持皮肤屏障功能的重要组成部分,因此以角质形成细胞为对象、以m⁶A甲基化RNA为观测层面的数据,为研究表观遗传修饰在皮肤屏障功能与代谢紊乱交叉中的作用提供了直接的数据基础。

【数据集背景】

特应性皮炎属于严重的皮肤疾病,其发生发展与皮肤屏障功能密切相关。角质形成细胞是表皮中的屏障细胞,是维持皮肤屏障功能的重要组成部分。该数据集所对应的研究关注脂肪量与肥胖相关基因(FTO)/SOCS6-m⁶A轴的表观遗传修饰,试图将肥胖与特应性皮炎通过调控角质形成细胞功能联系起来。数据集在分类上归属于内分泌、营养和代谢疾病中的肥胖症方向,主题标签为转录组学,体现了从代谢性疾病角度切入皮肤疾病机制研究的特点。

【数据内容】

数据集包含从正常人角质形成细胞(N组)和特应性皮炎患者角质形成细胞(AD组)中获得的m⁶A甲基化RNA数据。数据以两组角质形成细胞为对象,一组来自正常个体,一组来自特应性皮炎患者,观测层面为m⁶A甲基化RNA。除上述分组与数据类型外,源站未提供关于样本数量、测序平台、数据文件格式与具体字段的进一步说明。

【采集与来源】

该数据集来源于omicsdi.org。数据获取对象为正常人类角质形成细胞与特应性皮炎患者的角质形成细胞,分别构成N组与AD组。关于样本采集的具体部位、采集时间、伦理审批信息以及原始数据的具体处理流程,源站未提供。

【适用场景】

基于其分组设计与m⁶A甲基化RNA数据内容,该数据集适用于围绕角质形成细胞中m⁶A甲基化修饰开展的分析场景,例如比较正常角质形成细胞与特应性皮炎患者角质形成细胞之间m⁶A甲基化RNA的差异,探讨表观遗传修饰与皮肤屏障功能之间的关系,以及结合肥胖相关背景研究FTO/SOCS6-m⁶A轴在特应性皮炎中的作用。主题标签为转录组学,也提示其可用于转录组层面的相关分析。关于具体分析流程与适用范围,源站未提供更多说明。

【使用方法】

源站未提供该数据集的具体使用方法,包括数据下载方式、文件组织说明、分析工具推荐及参数设置等。

【质量与限制】

源站未提供关于数据质量评估、批次效应、样本量、覆盖度及使用限制的说明。已知信息仅表明数据来自正常人与特应性皮炎患者角质形成细胞的m⁶A甲基化RNA观测,其他质量相关细节无法从现有信息中确认。

【引用与许可】

源站未提供该数据集的引用方式与许可信息。

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源站:https://omicsdi.org/dataset/geo/GSE312054

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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

特应性皮炎是一种严重的皮肤疾病。角质形成细胞作为表皮屏障细胞,是维持皮肤屏障功能的重要组成部分。在本数据集中,我们纳入了从正常人角质形成细胞(N组)和特应性皮炎患者角质形成细胞(AD组)中获得的m⁶A甲基化RNA数据。

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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