内城区儿童哮喘DNA甲基化变化数据集

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-40576

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：表观遗传标记与哮喘一样具有遗传性。它们受环境影响，指导T细胞淋巴细胞成熟，并已被证明可促进小鼠过敏性气道疾病的发展。因此，我们假设表观遗传标记与市中心儿童的过敏性哮喘相关。方法：我们比较了患有持续性特应性哮喘的市中心儿童与健康对照者的甲基化模式和基因表达，使用来自6-12岁患有持续性特应性哮喘的市中心儿童和健康对照者的外周血单核细胞（PBMCs）的DNA和RNA。结果通过GABRIELA研究人群进行了外部验证。结果：比较哮喘患者（N=97）与对照者（N=97），我们识别出81个差异甲基化区域。几个免疫基因在哮喘患者中呈低甲基化，包括IL-13、RUNX3，以及一些与自然杀伤细胞（KIR2DL4、KIR2DL3、KIR3DL1和KLRD1）和T细胞淋巴细胞（TIGIT）相关的特定基因。14个差异甲基化区域（DMRs）与血清IgE浓度相关，包括RUNX3。

这些结果通过在我们内城区队列和一个独立的欧洲队列（GABRIELA）中采用不同方法进行的全局甲基化评估，得到了内部和外部的验证。低甲基化和高甲基化基因分别倾向于与基因表达的增加和减少相关联（哮喘的P<0.6x10-11；IgE的P<0.01）。为进一步探究甲基化与基因表达之间的关系，我们构建了一个基因组甲基化变化与转录变化（甲基化eQTL）的矩阵，针对哮喘，并识别出表达与哮喘相关的甲基化标记相关的顺式和反式调控基因。来自97名特应性哮喘儿童和97名非特应性非哮喘儿童的外周血单核细胞（PBMCs）。

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。