极化巨噬细胞甲基化与转录组分析揭示短期和长期调控反应

该数据集来自 NCBI GEO(GSE273625),采用多组学方法研究不同极化环境对巨噬细胞活动的短期与长期影响,结合基因表达与 DNA 甲基化数据,揭示表观遗传变化在训练免疫等过程中的作用

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基因组分类Methylation profiling by arrayGPL330229606
GSE273625: Methylation and Transcriptomic Profiling Reveals Short Term and Long Term Regulatory Responses in Polarized Macrophages

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

极化巨噬细胞甲基化与转录组分析揭示短期和长期调控反应

Methylation and Transcriptomic Profiling Reveals Short Term and Long Term Regulatory Responses in Polarized Macrophages

该数据集来自 NCBI GEO(GSE273625),采用多组学方法研究不同极化环境对巨噬细胞活动的短期与长期影响,结合基因表达与 DNA 甲基化数据,揭示表观遗传变化在训练免疫等过程中的作用。数据包含 1 个文件(GSE273625_series_matrix.txt.gz),基于芯片的甲基化 profiling,物种为人类(9606),平台为 GPL33022。可用于分析巨噬细胞极化状态下转录组与甲基化组的关联、识别差异甲基化基因及长期调控效应(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 31 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):巨噬细胞的可塑性使其能够响应环境线索而采取不同的功能状态。虽然独特的转录组谱定义了这些状态,但仅关注转录忽略了潜在的长期效应。表观遗传变化的研究可用于理解短暂刺激如何导致持久效应。此外,表观遗传改变在巨噬细胞的病理生理学中发挥重要作用,包括与训练先天免疫相关的现象,这使得在随后遇到相同病原体时能够产生更快、更有效的炎症反应。在本研究中,我们采用多组学方法阐明基因表达与 DNA 甲基化之间的相互作用,揭示不同极化环境对巨噬细胞活动的长期影响。我们鉴定了一组常见的核心基因,这些基因存在差异甲基化

【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、GPL33022、9606。本站分类:免疫系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE273625

【使用注意】

· 源站最后修改于 Dec 31 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

巨噬细胞的可塑性使其能够根据环境信号采取不同的功能状态。虽然独特的转录组谱定义了这些状态,但仅关注转录会忽视潜在的长期效应。对表观遗传变化的研究可用于理解暂时性刺激如何产生持久效应。此外,表观遗传改变在巨噬细胞的病理生理学中发挥重要作用,包括与训练免疫相关的现象,这使得在随后遇到相同病原体时能够产生更快、更有效的炎症反应。在本研究中,我们采用多组学方法阐明基因表达与DNA甲基化之间的相互作用,揭示不同极化环境对巨噬细胞活性的长期影响。我们鉴定出一组共同的核心基因,无论暴露条件如何均存在差异甲基化,提示这可能是快速适应各种刺激的潜在机制。这些保守的表观遗传修饰可能代表一种基础状态,允许对环境信号做出灵活响应。

功能分析显示,需要快速响应的过程表现出转录组调控,而对长期适应至关重要的功能则在转录组和表观遗传两个层面表现出协同调控。我们的研究揭示了一组与巨噬细胞极化长期效应密切相关的全新基因。这一发现凸显了表观遗传学在阐明巨噬细胞如何建立长期记忆并影响健康结局方面的潜力。

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。

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