ENCODE/HudsonAlpha 简化代表性亚硫酸氢盐测序 DNA 甲基化数据集

该数据集来自 NCBI GEO(GSE27584),由 ENCODE 项目产生,采用简化代表性亚硫酸氢盐测序(RRBS)对 DNA 甲基化进行高通量测序分析,物种为人类(9606),平台为 GPL9052

geo
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基因组GPL90529606
GSE27584: DNA Methylation by Reduced Representation Bisulfite Seq from ENCODE/HudsonAlpha

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

ENCODE/HudsonAlpha 简化代表性亚硫酸氢盐测序 DNA 甲基化数据集

DNA Methylation by Reduced Representation Bisulfite Seq from ENCODE/HudsonAlpha

该数据集来自 NCBI GEO(GSE27584),由 ENCODE 项目产生,采用简化代表性亚硫酸氢盐测序(RRBS)对 DNA 甲基化进行高通量测序分析,物种为人类(9606),平台为 GPL9052。数据包含 1 个文件(GSE27584_series_matrix.txt.gz),可用于研究基因组特定区域的 DNA 甲基化模式,支持表观遗传学相关分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 01 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据由 ENCODE 生成。如对数据有疑问,请直接联系提交实验室(Florencia Pauli 邮箱:fpauli@hudsonalpha.org)。如对与该数据相关的 Genome Browser 轨道有疑问,请联系 ENCODE(邮箱:genome@soe.ucsc.edu)。

【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:GPL9052、9606。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE27584

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 07 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE27584

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  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • OpenDataLab: 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。

数据说明

该数据由ENCODE生成。如对数据有疑问,请直接联系提交实验室(Florencia Pauli,邮箱:fpauli@hudsonalpha.org)。如对与该数据相关的Genome Browser track有疑问,请联系ENCODE(邮箱:genome@soe.ucsc.edu)。该track作为ENCODE项目的一部分产生。该track报告在特定CpG二核苷酸处表现出胞嘧啶甲基化的DNA分子百分比。一般而言,基因启动子内的DNA甲基化与基因沉默相关,而基因外显子和内含子内的DNA甲基化与基因表达相关。DNA甲基化的适当调控在发育过程中至关重要,异常的DNA甲基化是癌症的标志。使用简化代表性亚硫酸氢盐测序(RRBS)检测基因组中超过500,000个CpG二核苷酸处的DNA甲基化状态。基因组DNA用对甲基不敏感的限制性内切酶MspI消化,小基因组DNA片段通过凝胶电泳纯化,然后用于构建Illumina测序文库。

文库片段经亚硫酸氢钠处理并进行PCR扩增,使每个未甲基化的胞嘧啶转化为胸腺嘧啶,而甲基化的胞嘧啶保持不变。测序片段与定制参考基因组序列比对,对于每个检测的CpG,我们报告覆盖该CpG的测序读数数量以及这些读数中甲基化的百分比。有关数据使用条款和条件,请参阅http://www.genome.gov/27528022 和 http://www.genome.gov/Pages/Research/ENCODE/ENCODEDataReleasePolicyFinal2008.pdf

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。

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