DNMT SNPs 对原发性 ITP DNA 甲基化影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦原发性免疫性血小板减少症(Primary ITP)中 DNMT 单核苷酸多态性(SNPs)对 DNA 甲基化的影响

Assiut UniversityAssiut University
clinicaltrials
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基因组Primary Immune Thrombocytopenia
Effect of DNMT SNPs on DNA Methylation in Primary ITP

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

DNMT SNPs 对原发性 ITP DNA 甲基化影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦原发性免疫性血小板减少症(Primary ITP)中 DNMT 单核苷酸多态性(SNPs)对 DNA 甲基化的影响。源站描述涵盖 ITP 的免疫介导获得性特征、血小板减少的判定阈值(低于 100 000/uL)、原发性与继发性 ITP 的区分及继发性病因(如 CMV 感染)。数据可用于探索 DNMT 遗传变异与 DNA 甲基化在原发性 ITP 中的关联,支持免疫性血小板减少症的遗传与表观遗传研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:原发性免疫性血小板减少症。免疫性血小板减少症(ITP)是一种免疫介导的获得性疾病,见于成人和儿童,特征为血小板计数短暂或持续降低,并且根据血小板减少的程度,出血风险增加(Rodeghiero 等,2009)。国际指南将血小板减少定义为外周血血小板计数低于 100 000/uL(Raj,2017)。在表面健康的人群中经常发现 100 000/uL 至 150 000/uL 之间的血小板计数值(Adibi 等,2007),该阈值降低了对与妊娠相关的轻度“生理性”血小板减少的担忧(Neunert 等,2011)。免疫性血小板减少症可以是原发性或继发性。原发性 ITP 是一种排除性诊断。继发性 ITP 由基础疾病/状况引起。继发性 ITP 的病因包括感染(CMV,

【主题与分类】

主题标签:Primary Immune Thrombocytopenia。本站分类:肌肉骨骼系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04100876

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数据说明

疾病:原发性免疫性血小板减少症。免疫性血小板减少症(ITP)是一种免疫介导的获得性疾病,发生于成人和儿童,其特征为血小板计数一过性或持续性降低,并且根据血小板减少的程度,出血风险增加(Rodeghiero等,2009)。国际指南将血小板减少症定义为外周血血小板计数低于100 000/uL(Raj,2017)。在表面健康的人群中,血小板计数常可见于100 000/uL至150 000/uL之间(Adibi等,2007),该阈值降低了对与妊娠相关的轻度“生理性”血小板减少症的担忧(Neunert等,2011)。免疫性血小板减少症可为原发性或继发性。原发性ITP是一种排除性诊断。继发性ITP由基础疾病/状况所致。继发性ITP的病因包括感染(CMV、幽门螺杆菌、HCV、HIV、水痘-带状疱疹病毒)、系统性红斑狼疮、抗磷脂综合征、药物诱导、淋巴增殖性疾病、骨髓移植后及疫苗接种后(Neunert等,2011)。

原发性ITP是一种获得性自身免疫性疾病,既导致血小板破坏增加,又导致血小板生成不足。其发病可能涉及多种机制,包括自身反应性B淋巴细胞、Th1/Tc1极化、T细胞介导的血小板溶解以及循环Treg细胞异常。此外,DNA甲基化可能参与ITP的病理生理过程(Semple et al., 2010, Wang et al., 2011)。DNA甲基化是一种可遗传、稳定且可逆的DNA修饰方式;它能够在不改变核苷酸序列的情况下调控基因表达(Huiyuan et al., 2013)。DNA甲基化由DNA甲基转移酶(DNMTs)介导。DNMT家族有五个成员,包括DNMT3A和DNMT3B(Okano et al., 1999)。DNMT3A和DNMT3B催化从头甲基化,在胚胎内及胎儿发育过程中DNA甲基化模式的建立中具有重要作用(S

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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