新冠感染一年后全基因组DNA甲基化分析数据集
该数据集来自NCBI GEO，聚焦COVID-19感染一年后的全基因组DNA甲基化变化。基于Illumina HumanMethylationEPIC芯片检测全血组织中超过85万个甲基化位点，比较感染期与感染一年后COVID-19患者的甲基化谱差异
基本信息
资源简介
新冠感染一年后全基因组DNA甲基化分析数据集
Genome-wide DNA methylation analysis one year post-COVID-19 infection
该数据集来自NCBI GEO，聚焦COVID-19感染一年后的全基因组DNA甲基化变化。基于Illumina HumanMethylationEPIC芯片检测全血组织中超过85万个甲基化位点，比较感染期与感染一年后COVID-19患者的甲基化谱差异。数据可用于探索新冠严重程度相关的表观遗传标志、感染后长期甲基化改变及潜在机制研究（来源 NCBI）。
【数据集背景】
源站首次发布：Feb 22 202。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：使用Illumina HumanMethylationEPIC微阵列平台对COVID-19严重程度进行全基因组DNA甲基化分析，检测超过850,000个甲基化位点，比较COVID-19患者在感染期间和感染一年后的情况，使用全血组织。
【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、GPL21145、9606。本站分类：感染性疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE197152
【使用注意】
· 源站最后修改于 Feb 26 202，引用时请注意版本时效。
下载信息
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- OpenDataLab:
数据说明
Genome-wide DNA methylation analysis of COVID-19 severity using the Illumina HumanMethylationEPIC microarray platform to analyze over 850,000 methylation sites, comparing COVID-19 patients during and one year after infection, using whole blood tissue.
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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