血液和皮肤干细胞体内分化过程中的DNA甲基化动态

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-38557

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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数据说明

DNA甲基化是一种表观遗传调控机制，普遍存在于所有脊椎动物中。功能研究支持其与组织稳态的相关性，但在体内分化过程中DNA甲基化的全局动态尚未被详细阐明。在此，我们报告了小鼠成体干细胞分化过程的高分辨率DNA甲基化图谱，重点关注血液和皮肤谱系的19个纯化细胞群体。除红细胞中观察到的全局去甲基化外，DNA甲基化变化具有位点特异性且幅度相对较小。这些变化频繁地与谱系相关转录因子及其结合位点重叠，提示DNA甲基化可能保护细胞免受异常转录因子激活的影响。DNA甲基化和基因表达提供了高度互补的信息，结合两者使我们能够直接从基因组数据推断血液谱系层级。总之，我们的数据集和分析表明，成体干细胞的体内分化与小鼠基因组中DNA甲基化分布的小幅但信息丰富的变化相关。

我们利用微阵列数据比较了血液和皮肤谱系中多种纯化细胞群体之间的基因表达谱。微阵列数据涵盖了13种血细胞类型（HSC、MPP1、MPP2、CLP、CMP、MEP、GMP、CD4、CD8、B细胞、红细胞、粒细胞、单核细胞）和6种皮肤细胞类型（TBSC、ABSC、MTAC、CLDC、EPro、EDif）。其中一部分微阵列表达谱已作为先前研究的一部分上传至GEO，并在本研究中被重新使用（GSE20244：MPP1、MPP2、CLP、CMP、GMP；GSE6506：CD4、CD8、B细胞、红细胞、粒细胞、单核细胞；GSE31028：TBSC、ABSC、MTAC）。所有此前未公开的微阵列表达谱均包含在此处（HSC、MEP、CLDC、EPro、EDif）。此外，所有数据均可从本文的补充网站（http://invivomethylation.computational-epigenetics.org/）下载。这

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。