帕金森病与阿尔茨海默病中差异5-甲基胞嘧啶和5-羟甲基胞嘧啶数据集

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE138597

标准获取流程：

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

背景：5-甲基胞嘧啶（5-mC）及其氧化形式5-羟甲基胞嘧啶（5-hmC）是调节哺乳动物大脑基因表达的两种不同的表观遗传标记。现有研究已发现5-mC与神经退行性疾病之间的关联，但很少有研究探讨5-hmC在帕金森病（PD）或阿尔茨海默病（AD）中的潜在作用。在此，我们利用PD死后脑组织和一个来自AD死后脑组织的公共数据集，分析神经退行性疾病对配对5-mC和5-hmC水平的影响。结果：在PD样本中，我们使用Illumina EPIC芯片结合亚硫酸氢盐和氧化亚硫酸氢盐处理（BS/oxBS-EPIC），测量了对照组（n=3）和PD（n=6）大脑的全基因组5-mC和5-hmC。在公共来源数据中，我们使用Illumina 450K芯片结合亚硫酸氢盐和氧化亚硫酸氢盐处理（BS/oxBS-450K），测量了对照组（n=25）和AD（n=62）人内嗅皮层组织的全基因组5-mC和5-hmC。

配对的5-mC和5-hmC β值是通过一套定制的生物信息学工具流程生成的，我们使用混合效应β回归模型对疾病对配对5-mC和5-hmC数据的影响进行了建模，模型中包含了个体ID的随机效应以及疾病类别与DNA修饰类别（“5-mC”或“5-hmC”）之间的交互项。我们鉴定出若干CpG探针（AD：n=699，PD：总计n=80），这些探针显示出疾病状态与DNA修饰类别之间存在显著交互作用（p值<2.4x10-7）。结论：虽然我们的PD数据需要进一步验证，但我们的分析表明，在帕金森病和阿尔茨海默病中，5-mC与5-hmC之间的平衡存在广泛偏移。

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。