循环白细胞单细胞ATAC-seq揭示危重症全局表观遗传改变作为预后因素

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE175694

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
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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

背景：虽然已有关于创伤患者循环白细胞中批量及单细胞转录组模式的报道，但这些模式与开放染色质模式变化之间的关系尚未被研究。本研究探讨了单细胞ATAC-seq能否进一步提高与患者结局相一致的转录组模式的分辨率。方法：我们对4例创伤患者伤后<4小时、24小时、72小时的外周血单个核细胞以及4例匹配的健康对照进行了scATAC-seq，并提取了与全局表观遗传改变相关的特征。使用来自创伤、烧伤和脓毒症患者的三套大规模批量转录组数据集来验证scATAC-seq衍生的特征，探索患者表观遗传异质性（表观遗传分组：EG_hi vs. EG_lo），并将模式与危重疾病的临床结局相关联。发现：血液白细胞中基因表达模式代表高全局表观遗传特征（EG_hi）的患者亚组在三种危重疾病病因中均具有更差的结局。

EG_hi分型对患者预后的贡献独立于已知的免疫白细胞转录组反应（创伤：HR=0.62 [95% CI：0.43-0.89，事件设定为康复]，p=0.01，n=167；烧伤：HR=4.35 [95% CI：0.816-23.2，事件设定为死亡]，p=0.085，n=121；脓毒症：HR=1.60 [95% CI：1.10-2.33，事件设定为死亡]，p=0.013，n=479；Cox比例风险回归）。解读：纳入与循环白细胞整体表观遗传改变相关的基因表达模式，可提高基于转录组的患者分型在急性危重疾病中的分辨能力。早期检测整体表观遗传特征和已知免疫转录组模式均与创伤、烧伤和脓毒症的不良预后相关。

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。