乳腺癌治疗后十年有氧运动训练 rejuvenates 人体骨骼肌甲基化组
该数据集来自 NCBI GEO(GSE213029),聚焦乳腺癌幸存者确诊治疗后 10–14 年骨骼肌的 DNA 甲基化组

基本信息
资源简介
乳腺癌治疗后十年有氧运动训练 rejuvenates 人体骨骼肌甲基化组
Aerobic Exercise Training Rejuvenates the Human Skeletal Muscle Methylome Ten years after Breast Cancer Treatment and Survival
该数据集来自 NCBI GEO(GSE213029),聚焦乳腺癌幸存者确诊治疗后 10–14 年骨骼肌的 DNA 甲基化组。研究对幸存者与无癌症史年龄匹配对照实施为期 5 个月、每周 3 次的跑台有氧训练干预,训练前后采集骨骼肌活检,使用 InfiniumEPIC 850K Arrays 进行全基因组 DNA 甲基化分析,并比较训练与未训练幸存者及对照。数据可用于探索运动训练对癌症幸存者骨骼肌表观遗传记忆的影响,以及甲基化模式与肌肉质量功能变化的关联分析(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Sep 09 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):许多癌症幸存者遭受骨骼肌(SkM)损伤,表现为质量减少和功能下降。有趣的是,人类 SkM 对先前刺激(如运动)拥有表观遗传记忆。癌症生存和/或运动训练后 SkM 表观遗传变化的长期保留尚未被研究。因此,我们在乳腺癌幸存者诊断和治疗后 10-14 年,研究了一项为期 5 个月、每周 3 次的跑台有氧训练干预后 SkM 的全基因组 DNA 甲基化(甲基化组)。这些结果与保持未训练的乳腺癌幸存者以及无癌症史、接受相同训练干预的年龄匹配对照进行了比较。在 5 个月训练期之前(pre)和之后(post)获取 SkM 活检,并使用 InfiniumEPIC 850K Arrays 分析 DNA 甲基化。乳腺癌
【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:Methylation profiling by array、GPL21145、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=GSE213029
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jan 08 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
许多癌症幸存者存在骨骼肌(SkM)的损伤,表现为肌肉质量和功能的下降。有趣的是,人类骨骼肌对先前的刺激(如运动)具有表观遗传记忆。癌症存活后和/或运动训练后骨骼肌中表观遗传改变的长期保留尚未被研究。因此,我们研究了乳腺癌幸存者在诊断和治疗后10-14年,接受为期5个月、每周3次的跑台有氧训练干预后骨骼肌的全基因组DNA甲基化(甲基化组)。这些结果与保持未训练的乳腺癌幸存者以及无癌症病史、接受相同训练干预的年龄匹配对照者进行了比较。在5个月训练期之前(前)和之后(后)获取骨骼肌活检样本,并使用InfiniumEPIC 850K芯片分析DNA甲基化。与训练前的健康年龄匹配对照者相比,乳腺癌幸存者在大量差异甲基化位点(DMPs)上表现出DNA甲基化增加(即高甲基化)的显著保留。
与年龄匹配的健康对照者的训练相比,癌症幸存者的训练导致差异甲基化位点(DMPs)数量异常增多,并呈现高甲基化特征,这些位点更随机地分布在DNA上非调控区域。然而,在重要的基因调控区域情况相反,癌症幸存者的训练在特异位于启动子区CpG岛内的DMPs中,有99%出现了甲基化显著降低(即低甲基化)。重要的是,训练能够将癌症幸存者中识别出的高甲基化逆转回低甲基化特征,这种低甲基化特征是在训练前于年龄匹配的健康对照者中观察到的,涉及这些岛和启动子相关CpG位点中的300个(共881个)。通路富集分析表明,癌症幸存者的训练主要诱发了这种低甲基化特征,在p
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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