儿童期发病系统性红斑狼疮患者细胞谱系特异性全基因组DNA甲基化分析

该数据集来自 NCBI,标题为儿童期发病系统性红斑狼疮患者细胞谱系特异性全基因组 DNA 甲基化分析。研究背景指出儿童期发病 SLE 患者临床表现通常比成人发病更严重,而成人发病 SLE 已有全基因组 DNA 甲基化图谱数据,儿童期发病 SLE 却缺乏平行数据,因此研究在多种血细胞谱系中开展全基因组

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基因组分类GPL211459606
GSE118144: Cell lineage-specific genome-wide DNA methylation analysis of patients with paediatric-onset systemic lupus erythematosus

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

儿童期发病系统性红斑狼疮患者细胞谱系特异性全基因组DNA甲基化分析

Cell lineage-specific genome-wide DNA methylation analysis of patients with paediatric-onset systemic lupus erythematosus

该数据集来自 NCBI,标题为儿童期发病系统性红斑狼疮患者细胞谱系特异性全基因组 DNA 甲基化分析。研究背景指出儿童期发病 SLE 患者临床表现通常比成人发病更严重,而成人发病 SLE 已有全基因组 DNA 甲基化图谱数据,儿童期发病 SLE 却缺乏平行数据,因此研究在多种血细胞谱系中开展全基因组 DNA 甲基化分析。数据集包含 1 个文件,样例为 GSE118144_series_matrix.txt.gz,主题标签涉及 Methylation profiling by genome tiling array、GPL21145 和 9606,可用于研究儿童期发病 SLE 的甲基化特征(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 06 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:儿童期发病的系统性红斑狼疮(SLE)患者通常比成人发病患者表现出更严重的临床病程。尽管已在成人发病 SLE 患者中进行了全基因组 DNA 甲基化(DNAm)分析,但尚无儿童期发病 SLE 的平行数据。因此,我们在儿童期发病 SLE 患者的多种血细胞谱系中开展了一项全基因组 DNAm 研究。

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 0 B。

【主题与分类】

主题标签:GPL21145、9606。本站分类:血液及造血器官疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE118144

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 18 201,引用时请注意版本时效。

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

背景:儿童期发病的系统性红斑狼疮(SLE)患者通常比成年期发病患者表现出更严重的临床病程。尽管已在成年期发病的SLE患者中进行了全基因组DNA甲基化(DNAm)分析,但尚无儿童期发病SLE的平行数据。因此,我们在多个血细胞谱系中对儿童期发病SLE患者进行了全基因组DNAm研究。方法:使用Illumina HumanMethylationEPIC BeadChip,比较了16例中国儿童期发病SLE患者和13例健康对照者中四种纯化免疫细胞谱系的DNAm谱。DNAm数据集包含145个样本,包括来自CD4+ T细胞、CD8+ T细胞、B细胞、中性粒细胞和全血的数据。结果:全基因组DNAm分析显示,各样本间DNAm水平存在相当大的变异,并且正如预期,聚类按细胞类型而非疾病状态发生。对全血及每个独立细胞谱系中DNAm的比较,鉴定出21个CpG位点(重叠15个基因)DNAm丢失的一致模式,这代表了在我们队列中儿童期发病SLE的一个稳健的、疾病特异性的DNAm特征。

该DNAm特征与我们成人起病SLE患者队列中鉴定的特征存在相当大的重叠,主要显示DNAm缺失以及SLE中I型干扰素信号通路相关基因的富集,无论起病年龄如何。此外,在新基因和在SLE发病机制中已有明确作用的基因中,均观察到涉及DNAm缺失和获得的细胞谱系特异性变化。结论:SLE特异性DNAm特征有潜力发展成为SLE的诊断生物标志物,这对儿童起病患者尤为重要,因为儿童SLE的诊断可能具有挑战性。本研究还强调了研究不同免疫细胞谱系中DNAm变化而非仅全血的重要性,因为细胞类型特异性

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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