吸烟对人血细胞类型DNA甲基化的影响（1）
研究从健康成年吸烟者与非吸烟者全血中分离六种白细胞亚型，包括 CD14+ 单核细胞、CD15+ 粒细胞、CD19+ B 细胞、CD4+ T 细胞、CD8+ T 细胞和 CD56+ 自然杀伤细胞，开展全表观基因组关联研究（EWAS）
基本信息
资源简介
吸烟对人血细胞类型DNA甲基化的影响（1）
Smoking effect on DNA methylation in human blood cell types (1)
该数据集来自 NCBI，标题为 Smoking effect on DNA methylation in human blood cell types (1)，包含 1 个文件 GSE318669_series_matrix.txt.gz。研究从健康成年吸烟者与非吸烟者全血中分离六种白细胞亚型，包括 CD14+ 单核细胞、CD15+ 粒细胞、CD19+ B 细胞、CD4+ T 细胞、CD8+ T 细胞和 CD56+ 自然杀伤细胞，开展全表观基因组关联研究（EWAS）。数据可用于分析吸烟驱动的特定免疫细胞表观遗传改变，并探索其与吸烟相关疾病风险的关联（来源 NCBI）。
【数据集背景】
源站首次发布：Feb 06 202。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：吸烟会改变免疫细胞的 DNA 甲基化谱，这可能构成某些吸烟相关疾病发病机制的基础。然而，将特定免疫细胞类型中吸烟驱动的表观遗传效应与疾病风险联系起来的方法仍然有限。我们从健康成年吸烟者和非吸烟者的全血中分离了六种白细胞亚型，即 CD14+ 单核细胞、CD15+ 粒细胞、CD19+ B 细胞、CD4+ T 细胞、CD8+ T 细胞和 CD56+ 自然杀伤细胞，用于全表观基因组关联研究（EWAS）。
【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：Methylation profiling by array、GPL13534、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=GSE318669
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jul 31 202，引用时请注意版本时效。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE318669
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 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
吸烟会改变免疫细胞的DNA甲基化谱，这可能构成某些吸烟相关疾病发病机制的基础。然而，将吸烟驱动的特定免疫细胞类型中的表观遗传效应与疾病风险联系起来的方法有限。我们从健康成年吸烟者和非吸烟者的全血中分离出六种白细胞亚型，即CD14+单核细胞、CD15+粒细胞、CD19+ B细胞、CD4+ T细胞、CD8+ T细胞和CD56+自然杀伤细胞，用于全表观基因组关联研究（EWAS）。
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。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
