GSE293007：表观遗传衰老与COVID-19的3年纵向研究

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE293007

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • 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

已知衰老和COVID-19会影响DNA甲基化，可能影响衰老速度和疾病风险。在COVID-19大流行前及三年后，对54名志愿者的生理功能进行了评估，包括最大摄氧量（VO₂ max）、握力和纵跳。其中27名志愿者曾感染COVID-19。使用八种表观遗传时钟评估三年期间的衰老速度：DNAmAge显示衰老加速，五种时钟显示衰老减缓（DNAmAgeSkinBlood、DNAmAgeHannum、DNAmFitAge、PhenoAge和DNAmTL）。仅考虑女性时，我们观察到DNAmAge加速增加的效果更强，而在SkinBloodClock和DNAmTL的情况下观察到衰老减缓。H1FNT基因启动子区域的甲基化下降最为显著，该基因编码睾丸特异性组蛋白H1家族成员N（H1fnt），在精子发生中起关键作用。相反，编码Cystatin-like 1的CSTL1启动子显示出最显著的增加。

我们发现，在为期3年的研究期间感染COVID-19会显著加速衰老进程，这一结论基于DNAmGrimAge、DNAmGrimAge2和DNAmFitAge的评估（在对基线变量进行调整后，p值分别为0.024、0.047、0.032）。数据表明，COVID-19可能对表观遗传衰老具有轻微的长期影响。

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。