儿童血液eQTM目录
背景：识别表达数量性状甲基化（eQTM），即DNA甲基化水平与基因表达之间的关联，可能有助于表观基因组关联研究（EWAS）的生物学解释
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儿童血液eQTM目录
背景：识别表达数量性状甲基化（eQTM），即DNA甲基化水平与基因表达之间的关联，可能有助于表观基因组关联研究（EWAS）的生物学解释
eQTM catalogue in children's blood
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：背景：识别表达数量性状甲基化（eQTM），即DNA甲基化水平与基因表达之间的关联，可能有助于表观基因组关联研究（EWAS）的生物学解释。我们旨在利用人类早期生活暴露组（HELIX）项目中832名儿童的数据，识别儿童血液中的常染色体顺式eQTM。方法：血液DNA甲基化和基因表达分别使用Illumina 450K和Affymetrix HTA v2阵列测量。通过拟合1360万次线性回归（校正性别、年龄、队列和血细胞组成），评估甲基化水平与邻近基因（以转录起始位点TSS为中心1 Mb窗口）表达之间的关系。结果：我们识别出39,749个血液常染色体顺式eQTM，代表21,966个独特CpG（eCpG，占总CpG的5.7%）和8,886个u
【主题与分类】
主题标签：DNA甲基化、基因表达、eQTM、儿童血液、HELIX项目、EWAS。本站分类：血液及造血器官疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3A276ad88d64efae49c2b7da3096aa20187e32ca535dcc82eb4f652086d849af12
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
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- OpenDataLab:
数据说明
背景：识别表达数量性状甲基化（eQTMs），即DNA甲基化水平与基因表达之间的关联，可能有助于表观基因组关联研究（EWAS）的生物学解释。我们旨在利用人类早期生命暴露组（HELIX）项目中832名儿童的数据，识别儿童血液中的常染色体顺式eQTMs。方法：分别使用Illumina 450K和Affymetrix HTA v2芯片测量血液DNA甲基化和基因表达。通过拟合1360万个线性回归模型（校正性别、年龄、队列和血细胞组成），评估甲基化水平与邻近基因（以转录起始位点TSS为中心、1 Mb窗口内）表达之间的关系。结果：我们识别出39，749个血液常染色体顺式eQTMs，代表21，966个独特CpG（eCpGs，占总CpG的5.7%）和8，886个独特转录簇（eGenes，占总转录簇的15.3%，相当于基因）。在8……
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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