宫颈癌前病变与浸润性疾病的DNA甲基化特征：一项全表观基因组关联研究

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/geo/GSE287994

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数据说明

表观遗传改变在癌症发生中至关重要，而宫颈癌的表观基因组范围探索却较为有限。在这项表观基因组范围关联研究（EWAS）中，我们探索了与CIN（宫颈上皮内瘤变）3级及宫颈癌相关的差异性DNA甲基化特征，以更好地理解宫颈癌变的潜在驱动因素和生物标志物。2014年至2020年间招募了247名女性（N=119良性，N=74 CIN3/CGIN（宫颈腺上皮内瘤变），N=54癌症）。甲基化特征从脱落宫颈细胞中获取，并使用Illumina 850k芯片进行测序。采用逻辑回归和条件分析来检验胞嘧啶-磷酸-鸟嘌呤（CpG）位点与病例对照状态之间的独立关联，并调整批次、芯片、年龄和人乳头瘤病毒（HPV）状态。409个CpG位点与CIN3/癌症强烈相关（P值<5x10-8）。

条件分析后，位于PAX1（cg16767801）和NREP-AS1基因（cg23642047）的两个CpG位点与病例状态独立相关；产生的曲线下面积（AUC）为0.92（侵袭性疾病的AUC=0.97）。在一个验证数据集（仅CIN3）中，PAX1/NREP-AS1联合AUC为0.77。甲基化标志物在宫颈筛查中显示出应用前景，特别是作为分诊测试和自我采样。我们发现了一种新型联合甲基化标志物，其在检测CIN3或更严重病变方面具有高准确性。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。