激光捕获显微切割-简化代表性亚硫酸氢盐测序数据集

该数据集来自ebi.ac.uk,主题为去势诱导小鼠肾上腺皮质肿瘤发生相关的DNA甲基化变化,采用激光捕获显微切割-简化代表性亚硫酸氢盐测序(LCM-RRBS)技术,对显微切割的新鲜冷冻或福尔马林固定石蜡包埋组织样本进行CpG岛和启动子DNA甲基化的多重检测

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医学影像分类Homo sapiensMus musculus
Data from: Laser Capture Microdissection-Reduced Representation Bisulfite Sequencing (LCM-RRBS) maps changes in DNA methylation associated with gonadectomy-induced adrenocortical neoplasia in the mouse

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

激光捕获显微切割-简化代表性亚硫酸氢盐测序数据集

Laser Capture Microdissection-Reduced Representation Bisulfite Sequencing (LCM-RRBS) maps changes in DNA methylation associated with gonadectomy-induced adrenocortical neoplasia in the mouse

该数据集来自ebi.ac.uk,主题为去势诱导小鼠肾上腺皮质肿瘤发生相关的DNA甲基化变化,采用激光捕获显微切割-简化代表性亚硫酸氢盐测序(LCM-RRBS)技术,对显微切割的新鲜冷冻或福尔马林固定石蜡包埋组织样本进行CpG岛和启动子DNA甲基化的多重检测。数据涵盖甲基化高通量测序图谱,涉及Homo sapiens和Mus musculus,可用于研究肿瘤发生过程中DNA甲基化模式的改变(来源 BioStudies)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):DNA甲基化是长期转录调控的一种机制,并且是正常细胞分化所必需的。未能正确建立或维持DNA甲基化模式会导致细胞功能障碍和癌症等疾病。由于细胞富集方法不准确和DNA产量低,在复杂组织中识别DNA甲基化特征可能具有挑战性。我们开发了一种称为激光捕获显微切割-简化代表性亚硫酸氢盐测序(LCM-RRBS)的技术,用于多重检测CpG岛和启动子的DNA甲基化状态。LCM-RRBS能够准确且可重复地分析从显微切割的新鲜冷冻或福尔马林固定石蜡包埋组织样本中提取的DNA的全基因组甲基化。为了证明LCM-RRBS的实用性,我们表征了与去势诱导的肾上腺皮质

【主题与分类】

主题标签:Homo sapiens、Mus musculus。本站分类:肿瘤/肾上腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ebi.ac.uk/biostudies/studies/E-GEOD-45361

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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

Maximiliaan Schillebeeckx; Robi Mitra (2013). Laser Capture Microdissection-Reduced Representation Bisulfite Sequencing (LCM-RRBS) maps changes in DNA methylation associated with gonadectomy-induced adrenocortical neoplasia in the mouse [Dataset]. https://www.ebi.ac.uk/biostudies/studies/E-GEOD-45361

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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