正常乳腺样本的表观基因组分析

该数据集来自 NCBI GEO(GSE101961),对 121 名无癌女性的正常乳腺组织进行全基因组 DNA 甲基化检测,并用微阵列技术检测 mRNA 表达

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基因组回归GPL135349606
GSE101961: Epigenome analysis of normal breast samples

基本信息

模态
基因组
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-11-03

资源简介

正常乳腺样本的表观基因组分析

Epigenome analysis of normal breast samples

该数据集来自 NCBI GEO(GSE101961),对 121 名无癌女性的正常乳腺组织进行全基因组 DNA 甲基化检测,并用微阵列技术检测 mRNA 表达。研究通过协方差分析识别与年龄相关的 DNA 甲基化(aDNAm),共发现 1,214 个 aDNAm,其中 97% 为甲基化升高且均位于常染色体。数据还包含对应基因表达及 DNMT3A 蛋白免疫组化结果,并利用公开 TCGA 数据做重复验证。可用于研究正常乳腺组织中年龄相关甲基化模式及其与基因表达的关系(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 27 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):尽管乳腺肿瘤中已知存在与年龄相关的 DNA 甲基化(aDNAm)变化,但正常乳腺组织中的 aDNAm 却知之甚少。对一项横断面研究中 121 名无癌女性的乳腺组织进行了全基因组 DNA 甲基化检测。mRNA 表达通过微阵列技术检测。使用协方差分析来识别 aDNAm。改变的甲基化与相应基因的表达以及通过免疫组化检测的 DNA 甲基转移酶蛋白 DNMT3A 相关。公开可用的 TCGA 数据用于重复验证。共识别出 1,214 个 aDNAm;97% 为甲基化升高,且全部位于常染色体上。甲基化升高的位点主要位于 CpG 岛和非增强子区域。甲基化降低的 aDNAm 通常位于基因间区、非 CpG 岛和增强子区域。在所识别的 aDNAm 中,有 650 个已知为 i

【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:GPL13534、9606。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE101961

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 25 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

尽管已知乳腺肿瘤中存在与年龄相关的DNA甲基化(aDNAm)变化,但人们对正常乳腺组织中的aDNAm知之甚少。一项横断面研究纳入了121名无癌女性,对其乳腺组织进行了全基因组DNA甲基化检测。通过微阵列技术检测mRNA表达。采用协方差分析识别aDNAm。将甲基化改变与相应基因的表达及DNA甲基转移酶蛋白DNMT3A(通过免疫组织化学检测)进行相关性分析。利用公开可用的TCGA数据进行验证。共识别出1,214个aDNAm;其中97%表现为甲基化增加,且全部位于常染色体上。甲基化增加的位点主要位于CpG岛和非增强子区域。甲基化降低的aDNAm通常位于基因间区、非CpG岛和增强子区域。在已识别的aDNAm中,650个已知与癌症相关,包括ESR1和β-雌二醇反应基因。DNMT3A的表达与年龄呈正相关。两个aDNAm与DNMT3A表达显著相关:KRR1(OR 6.57,95% CI:2.51-17.23)和DHRS12(OR 6.08,95% CI:2.33-15.86)。

一部分aDNAm共定位于乳腺癌体细胞突变的易感区域。C19orf48的表达与其甲基化水平呈显著负相关。在TCGA数据集中,先前鉴定的aDNAm中,分别有84%和64%在癌旁正常组织和肿瘤乳腺组织中与年龄相关,且这种关联因组织学亚型而异。鉴于在健康女性乳腺组织和乳腺肿瘤中所观察到的相似发现,以及对基因表达的影响,aDNAm可能是随年龄增长而增加乳腺癌风险的一个途径。

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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