儿童急性淋巴细胞白血病不一致同卵双胞胎基因组与表观基因组架构
该数据集来自 omicsdi.org,收录 4 对儿童急性淋巴细胞白血病(ALL)不一致的同卵双胞胎和 1 对不一致的异卵双胞胎的血液样本,并对其开展全基因组与全甲基化组测序,同时使用全基因组亚硫酸氢盐测序(WGBS)检测同卵与异卵双胞胎

基本信息
资源简介
儿童急性淋巴细胞白血病不一致同卵双胞胎基因组与表观基因组架构
该数据集来自 omicsdi.org,收录 4 对儿童急性淋巴细胞白血病(ALL)不一致的同卵双胞胎和 1 对不一致的异卵双胞胎的血液样本,并对其开展全基因组与全甲基化组测序,同时使用全基因组亚硫酸氢盐测序(WGBS)检测同卵与异卵双胞胎。数据可用于评估 ALL 患病与未患病双胞胎之间的遗传与表观遗传差异,并探索 DNA 甲基化在 ALL 发病机制、诊断与预后生物标志物及潜在治疗靶点中的作用(来源 omicsdi.org)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):DNA 甲基化似乎在 ALL 的发病机制中发挥重要的机制性作用,从而增强了其作为诊断和预后生物标志物的应用潜力(Milani, Lundmark et al. 2010; Geng, Brennan et al. 2012; Sandoval, Heyn et al. 2013),甚至可能成为 ALL 新型治疗方法的潜在靶点。在本研究中,我们收集了 4 对 ALL 不一致的同卵双胞胎(MZ)和 1 对 ALL 不一致的异卵双胞胎(DZ)的血液标本。我们试图全面评估 ALL 患病与未患病双胞胎之间的遗传和表观遗传差异程度。我们对这五对 ALL 不一致双胞胎进行了全基因组和全甲基化组测序。我们还使用全基因组亚硫酸氢盐测序(WGBS)检测了 MZ 和 DZ 双胞胎。首先,通过 Circos 软件在全基因组范围内整体处理甲基化差异。然后尝试
【主题与分类】
主题标签:Genomics。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-59869
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
DNA甲基化似乎在急性淋巴细胞白血病(ALL)的发病机制中发挥着重要的机制性作用,从而增强了其作为诊断和预后生物标志物的应用潜力(Milani, Lundmark et al. 2010; Geng, Brennan et al. 2012; Sandoval, Heyn et al. 2013),甚至可能成为ALL新型治疗方法的潜在靶点。在本研究中,我们收集了4对ALL不一致的同卵双胞胎(MZ)和1对ALL不一致的异卵双胞胎(DZ)的血液标本。我们试图全面评估ALL患病与未患病双胞胎之间遗传和表观遗传差异的程度。我们对这五对ALL不一致双胞胎进行了全基因组和全甲基化组测序。我们还使用全基因组亚硫酸氢盐测序(WGBS)对MZ和DZ双胞胎进行了检测。首先,通过Circos软件在全球范围内分析了整个基因组的甲基化差异。然后尝试表征ALL不一致双胞胎对之间在特定基因组区域中的共双胞胎甲基化差异。
这些不一致双生子ALL样本中动态共双生子甲基化变化模式在MZ和DZ双生子中总体一致,表明甲基化异常的相似性。结果,分别鉴定出780、566、309、293和2110个DMRs,且在五对双生子中不同基因组元件的分布模式相似。然后我们注释这些DMRs是否位于调控元件中,并在ALL患者队列中鉴定具有反复甲基化改变的基因。我们收集了4对MZ双生子和1对DZ双生子的血液标本,这些双生子对ALL不一致。首先,通过Circos软件全局分析全基因组范围内的甲基化差异。然后尝试表征特定基因组区域中的共双生子甲基化差异,并在ALL不一致双生子对之间鉴定差异甲基化基因区域(DMRs)。然后我们注释这些DMRs是否位于调控元件
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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