PRJNA576484: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

该数据集来自 NCBI BioProject(ID 576484),主题为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,属于神经系统疾病与表观基因组学范畴

sra
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基因组分类Epigenomics
PRJNA576484: Differential 5-methylcytosine and 5-hydroxymethylcytosine in Parkinson’s and Alzheimer’s Disease.

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

PRJNA576484: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

PRJNA576484 是一个收录于 NCBI BioProject 数据库的研究项目,编号为 576484,其英文名称为“Differential 5-methylcytosine and 5-hydroxymethylcytosine in Parkinson's and Alzheimer's Disease”。该项目聚焦于帕金森病与阿尔茨海默病中两种重要的表观遗传修饰——5-甲基胞嘧啶(5-methylcytosine)和 5-羟甲基胞嘧啶(5-hydroxymethylcytosine)的差异变化。从分类上看,它属于神经系统疾病与阿尔茨海默病范畴,主题标签为表观基因组学(Epigenomics)。BioProject 作为生物数据的集合,通常围绕某一项研究计划组织,来源于单一机构或联合体,并为用户提供统一入口以查找该项目所产生的多种数据类型。该数据集为研究神经退行性疾病中 DNA 修饰异常提供了可检索的项目记录。

【数据集背景】

该数据集对应 NCBI BioProject 数据库中的一条项目记录,ID 为 576484。BioProject 是生物数据的一种组织方式,它将与单一研究计划相关的各类生物数据汇集在一起,这些计划可能来自一个机构,也可能来自一个联合体。一个 BioProject 记录为用户提供了一个单一位置,用以发现为该计划生成的不同数据类型所对应的链接。该项目的标题明确指向帕金森病和阿尔茨海默病中 5-甲基胞嘧啶与 5-羟甲基胞嘧啶的差异研究,因此其背景属于神经退行性疾病的表观遗传学研究领域。本站将其归类为神经系统疾病 / 阿尔茨海默病,主题标签为表观基因组学,进一步表明该项目关注的是 DNA 修饰层面的变化,而非单纯的基因组序列变异。

【数据内容】

根据项目名称,该数据集涉及的核心内容是帕金森病与阿尔茨海默病中 5-甲基胞嘧啶和 5-羟甲基胞嘧啶的差异。5-甲基胞嘧啶和 5-羟甲基胞嘧啶是两种常见的 DNA 胞嘧啶修饰形式,常被用于表观遗传学研究。项目标题中的“Differential”表明其关注的是这些修饰在疾病状态下的差异表现。然而,关于具体样本数量、测序平台、数据文件类型、修饰位点数目、统计结果等详细内容,源站未提供。BioProject 记录本身通常不直接展示所有原始数据,而是提供指向不同数据类型的链接,但该记录中具体链接了哪些数据资源,源站未提供。

【采集与来源】

该数据集的来源站为 ncbi.nlm.nih.gov,即美国国家生物技术信息中心(NCBI)的 BioProject 数据库。项目编号为 PRJNA576484,源站标题显示为“Differential 5-methylcytosine and 5-hydroxymethylc... (ID 576484) - BioProject - NCBI”。BioProject 记录通常来源于单一组织或联合体,但该项目的具体提交机构、研究团队、样本采集地点、采集时间、伦理审批信息等,源站未提供。此外,关于样本来源(如来自患者脑组织、血液或其他生物样本)以及疾病组与对照组的划分方式,源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于神经退行性疾病表观遗传学相关的研究场景。具体而言,可用于探索帕金森病和阿尔茨海默病中 5-甲基胞嘧啶与 5-羟甲基胞嘧啶的差异模式,也可作为表观基因组学分析的候选数据资源。由于主题标签为 Epigenomics,它可能对研究 DNA 修饰与神经退行性疾病关联的科研人员具有参考价值。此外,BioProject 作为数据集合的入口,适合用于检索和链接该计划产生的多种数据类型。但需注意,该数据集是否适用于特定分析(如差异甲基化区域鉴定、羟甲基化图谱构建等),取决于其实际包含的数据类型和样本信息,而这些细节源站未提供。

【使用方法】

作为 NCBI BioProject 记录,用户通常可以通过访问 NCBI BioProject 数据库并检索项目 ID 576484 来获取该项目的入口页面。BioProject 记录的设计目的是提供单一位置以查找与该项目相关的不同数据类型的链接。因此,使用方法可能包括:通过 BioProject 页面跳转至关联的序列数据、样本信息或其他资源。然而,该记录具体关联了哪些数据库(如 SRA、GEO 等)、是否提供原始测序数据或处理后数据、以及是否需要特定工具进行下载和分析,源站未提供。用户需自行根据 BioProject 页面的实际链接进行操作。

【质量与限制】

该数据集来自 NCBI BioProject,属于公共数据库记录,其基本元数据由提交者提供。但关于数据质量的具体指标,如测序深度、覆盖度、重复性、对照设置、批次效应控制等,源站未提供。此外,该记录是否经过同行评审、是否有相关发表论文、数据是否完整、是否存在样本量不足或技术偏差等限制,源站未提供。由于 BioProject 记录本身是项目层面的描述,不直接等同于经过质控的分析结果,用户在使用时需注意核实原始数据的质量。该数据集的分类为神经系统疾病 / 阿尔茨海默病,主题标签为表观基因组学,但具体疾病亚型、分期、样本特征等信息源站未提供,可能限制其在不同研究背景下的直接适用性。

【引用与许可】

关于该数据集的引用方式,源站未提供具体的引用格式或推荐引用文献。关于许可信息,源站未提供该数据集的使用许可条款、数据共享协议或版权声明。用户如需引用或使用该数据集,应参考 NCBI BioProject 的通用使用政策以及该项目页面可能提供的任何附加说明。由于源站未提供具体的引用与许可细节,建议用户直接访问 NCBI BioProject 记录 ID 576484 以获取最新信息。

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使用方式

数据集获取

源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA576484

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值通过一套定制的生物信息学工具流程生成,我们使用混合效应β回归模型对疾病对配对5-mC和5-hmC数据的影响进行建模,模型中包含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)在疾病状态与DNA修饰类别之间表现出显著交互作用(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。总体设计:对照(n=3)和PD(n=6)死后脑组织样本,来自两种组织——顶叶和扣带回皮层。总计n=18(每种组织类型n=9)。样本分别经过亚硫酸氢盐处理和氧化亚硫酸氢盐处理,以生成配对的5-mC和5-hmC。数据总数

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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