年龄相关性黄斑变性表观遗传特征在光敏小鼠模型中的重现

该数据集包含通过ATAC-Seq技术获取的光敏小鼠模型视网膜染色质可及性谱数据,属于表观遗传学模态,揭示了光损伤诱导的染色质可及性降低、常染色质减少和异染色质增加等变化;主要应用于年龄相关性黄斑变性的发病机制研究、关键组蛋白修饰酶的识别以及潜在治疗策略(如HDAC11和SUV39H2抑制剂)的探索。

University of California IrvineUniversity of California Irvine
干细胞与再生医学数据中心
2022-02-20 更新
浏览 32
表观遗传学年龄相关性黄斑变性
Epigenetic hallmarks of age-related macular degeneration are recapitulated in a photosensitive mouse model

基本信息

许可
openSource
创建/更新时间
2022-02-20

资源简介

年龄相关性黄斑变性表观遗传特征在光敏小鼠模型中的重现

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Epigenetic hallmarks of age-related macular degeneration are recapitulated in a photosensitive mouse model》。源站首次发布:2022-02-20。

【数据内容】

源站原始描述:Age-related macular degeneration (AMD) is a chronic, multifactorial disorder and a leading cause of blindness in the elderly. Characterized by progressive photoreceptor degeneration in the central retina, disease progression involves epigenetic changes in chromatin accessibility resulting from environmental exposures and chronic stress. Here, we report that a photosensitive mouse model of acute stress-induced photoreceptor degeneration recapitulates the epigenetic hallmarks of human AMD. Global…

【主题与分类】

主题标签:小鼠、基因组、转录组。

【获取与许可】

源站页面:http://data.iscr.ac.cn/Article?id=7606d2b2592239c3a7bb86f97e992602

使用许可:openSource。

规范引用:PMID: 32691052

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源站:http://data.iscr.ac.cn/Article?id=7606d2b2592239c3a7bb86f97e992602

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    • 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

该数据集是一个关于年龄相关性黄斑变性(AMD)的表观遗传学研究数据集,聚焦于光损伤诱导的小鼠模型。数据集包含通过ATAC-Seq(转座酶可及染色质测序)技术获得的全局染色质可及性谱数据,揭示了光损伤导致的染色质可及性降低、常染色质减少和异染色质增加等表观遗传变化。数据来源于光敏小鼠模型的视网膜组织,旨在模拟人类AMD的病理过程。研究通过分析染色质可及性与光感受器细胞死亡之间的关联,识别了关键组蛋白修饰酶(如HDAC11和SUV39H2)的作用,并验证了其抑制剂在缓解光损伤中的潜在治疗价值。该数据集主要用于AMD的发病机制研究、表观遗传调控探索以及药物靶点发现。

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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