老年人大脑阿尔茨海默病神经病理改变的甲基化差异数据集

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE212682

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

已知阿尔茨海默病神经病理改变（ADNC）与人类大脑中众多DNA甲基化变化相关，但在ADNC的表观遗传学研究中，高龄老人（>90岁）至今仍代表性不足。我们的研究参与者来自The 90+Study，均为90岁以上个体（n=47）。我们分析了来自人脑八个精确解剖区域的大块样本的DNA甲基化：额中回、扣带回、内嗅皮层、齿状回、CA1、黑质、蓝斑和小脑皮层。我们使用计算方法（EpiSCORE、TCA）将大块数据解卷积为细胞类型特异性（CTS）信号。分析了不同ADNC水平下的CTS甲基化差异。ADNC相关甲基化差异最多的是齿状回的神经元，而该区域迄今在大规模多组学研究中代表性不足。

其中，较高的淀粉样斑块负荷与早老素增强子2（PEN-2）基因的启动子低甲基化相关。PEN-2是γ-分泌酶形成过程中的限速基因之一，而γ-分泌酶是一种多组分复合物，部分负责将淀粉样前体蛋白经内切蛋白水解切割为淀粉样β肽。除了与ADNC相关的新型DNA甲基化变化外，我们还呈现了迄今为止对高龄人脑最详细的基于芯片的甲基化调查。我们的开源数据集可作为未来研究的脑区参考面板，并有助于推动衰老和神经退行性疾病的研究。

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。