FTO/SOCS6-m⁶A轴表观遗传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
该数据集来自 omicsdi.org,主题标签为 Genomics,属于内分泌、营养和代谢疾病下的肥胖症分类。数据集围绕 FTO/SOCS6-m⁶A 轴表观遗传修饰,研究其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的机制

基本信息
资源简介
FTO/SOCS6-m⁶A轴表观遗传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机制,围绕脂肪量与肥胖相关基因(FTO)与 SOCS6 的 m⁶A 修饰轴展开,探讨该轴如何通过调控角质形成细胞功能,将肥胖状态与特应性皮炎的发生发展联系起来。数据集收录于 omicsdi.org,主题标签为 Genomics,在分类体系中归属于内分泌、营养和代谢疾病下的肥胖症方向。其核心价值在于为研究代谢状态与皮肤炎症性疾病之间跨系统的分子桥梁提供组学层面的数据支撑,适合关注表观遗传修饰、肥胖相关代谢紊乱以及皮肤屏障与免疫功能的科研人员参考使用。
【数据集背景】
肥胖已被广泛认识为一种系统性代谢紊乱状态,其影响并不局限于能量平衡与脂肪组织本身,还涉及多种外周组织与器官的功能改变。特应性皮炎是一种常见的慢性炎症性皮肤疾病,其发病与皮肤屏障功能、角质形成细胞生物学行为以及局部免疫微环境密切相关。近年来,表观遗传修饰特别是 RNA 的 m⁶A 甲基化修饰,被认为是连接代谢状态与炎症反应的重要分子层面机制之一。该数据集正是围绕 FTO/SOCS6-m⁶A 轴这一表观遗传修饰通路,研究其如何通过调控角质形成细胞功能,在肥胖与特应性皮炎之间建立联系,从而为理解代谢性疾病与皮肤炎症共病的分子基础提供数据资源。
【数据内容】
该数据集的主题标签为 Genomics,表明其内容属于基因组学范畴的组学数据。数据集名称明确指向 FTO/SOCS6-m⁶A 轴表观遗传修饰与角质形成细胞功能调控这一研究主题,因此其数据内容应围绕该轴相关的基因表达、表观遗传修饰及角质形成细胞功能变化展开。关于具体的样本类型、测序平台、数据文件格式、数据规模与变量构成等细节,源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 omicsdi.org。源站对其描述与数据集英文名称一致,即围绕 FTO/SOCS6-m⁶A 轴表观遗传修饰连接肥胖与特应性皮炎、并通过调控角质形成细胞功能发挥作用这一主题。关于样本采集的具体组织来源、供体信息、实验设计、采集时间与地点等细节,源站未提供。
【适用场景】
基于其主题定位,该数据集可适用于以下研究方向:肥胖与特应性皮炎共病的分子机制研究;FTO 介导的 m⁶A 去甲基化修饰对靶基因(如 SOCS6)调控作用的分析;角质形成细胞在代谢紊乱背景下的功能改变研究;表观遗传修饰作为代谢—炎症跨系统联系桥梁的探索性分析;以及基因组学层面相关通路的数据整合与比较研究。关于该数据集是否适用于临床诊断、药物靶点筛选或特定队列验证等具体应用,源站未提供。
【使用方法】
关于该数据集的获取方式、访问权限、下载格式、预处理流程、分析工具推荐及配套文档等使用层面的信息,源站未提供。
【质量与限制】
关于该数据集的数据质量评估、批次效应、样本量、覆盖度、验证程度及已知局限性等信息,源站未提供。
【引用与许可】
关于该数据集的引用方式、文献出处、许可协议及使用条款等信息,源站未提供。
下载信息
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使用方式
数据集获取
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- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
Fat mass and obesity-associated (FTO)/SOCS6-m⁶A axis epigenetic modification links obesity to atopic dermatitis by regulating keratinocyte function
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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