犬IgA缺陷全基因组分析数据:早期B细胞发育机制

免疫球蛋白 A 缺陷(IgAD)是人类和犬中最常见的原发性免疫缺陷病,以反复发作的黏膜道感染和对过敏性及其他免疫介导疾病的易感性为特征

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基因组预测IgA缺陷GWAS犬类模型免疫遗传学B细胞发育肌肉骨骼系统疾病
Data from: Genome-Wide Analyses Suggest Mechanisms Involving Early B-Cell Development in Canine IgA Deficiency

基本信息

模态
基因组
大小
0.208796994 GB
任务类型
预测
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

犬IgA缺陷全基因组分析数据:早期B细胞发育机制

免疫球蛋白 A 缺陷(IgAD)是人类和犬中最常见的原发性免疫缺陷病,以反复发作的黏膜道感染和对过敏性及其他免疫介导疾病的易感性为特征

Data from: Genome-Wide Analyses Suggest Mechanisms Involving Early B-Cell Development in Canine IgA Deficiency

【数据集背景】

源站首次发布:2015。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):免疫球蛋白 A 缺陷(IgAD)是人类和犬中最常见的原发性免疫缺陷病,以反复发作的黏膜道感染和对过敏性及其他免疫介导疾病的易感性为特征。在若干犬品种中,已观察到低 IgA 水平出现频率高,且临床特征与人类 IgAD 相似。在本研究中,我们使用全基因组关联研究(GWAS)来识别与犬低 IgA 水平相关的基因组区域,作为人类 IgAD 的比较模型。我们使用一种新颖的百分位分组方法建立品种特异性截断值,并以接近连续的方式进行分析。在四个易出现低 IgA 水平的品种(德国牧羊犬、金毛寻回犬、拉布拉多寻回犬和沙皮犬)中进行的 GWAS 识别出 35 个与 IgA 水平提示性关联(p <0.0005)的基因组位点。在德国牧羊犬中,三个基因组

【主题与分类】

主题标签:IgA缺陷、GWAS、犬类模型、免疫遗传学、B细胞发育、肌肉骨骼系统疾病。本站分类:肌肉骨骼系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.pm7mt

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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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。

数据集大小约 208.8 MB。

数据说明

免疫球蛋白A缺乏症(IgAD)是人类和犬类中最常见的原发性免疫缺陷病,其特征为反复发作的黏膜道感染以及易患过敏性和其他免疫介导性疾病。在多个犬种中,已观察到低IgA水平以高频率出现,且临床表现与人类IgAD相似。在本研究中,我们采用全基因组关联研究(GWAS)来识别与犬类低IgA水平相关的基因组区域,以此作为人类IgAD的比较模型。我们使用了一种新颖的百分位数组方法,以建立品种特异性截断值,并以接近连续的方式进行统计分析。在四个易出现低IgA水平的品种(德国牧羊犬、金毛寻回犬、拉布拉多寻回犬和沙皮犬)中进行的GWAS识别出35个与IgA水平提示性相关(p <0.0005)的基因组位点。在德国牧羊犬中,三个基因组区域(候选基因包括KIRREL3和SERPINA9)与IgA水平达到全基因组显著性关联(p <0.0002)。在沙皮犬中,CFA28上约20kb长的单倍型与IgA水平显著相关(p = 0.0005),该单倍型位于SLIT1基因的第一个内含子内。

KIRREL3和SLIT1在中枢神经系统及骨髓中高度表达,可能在B细胞发育过程中发挥重要作用。SERPINA9的表达局限于B细胞,并在B细胞增殖分化为产生抗体的浆细胞时达到峰值。暗示相关区域富集了涉及炎症和早期免疫细胞发育的基因本体基因集中的基因。

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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