Saguenay–Lac-Saint-Jean哮喘家族队列表观基因组数据

该数据集为Saguenay–Lac-Saint-Jean哮喘家族队列的表观基因组DNA甲基化数据,用于研究哮喘的遗传与环境风险及保护因素

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基因组预测Medicine, Health and Life SciencesÉpigénomique | EpigenomicsSaguenay–Lac-Saint-JeanAsthme | AsthmaAllergie | AllergySanté respiratoire | Respiratory healthCohorte familiale | Family cohortGénétique | GeneticsHérédité | Heredity
Données épigénomiques de la cohorte familiale d'asthme du Saguenay–Lac-Saint-Jean | Epigenomic data from the Saguenay–Lac-Saint-Jean asthma family cohort

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12
版本
1.0

资源简介

Saguenay–Lac-Saint-Jean哮喘家族队列表观基因组数据

Données épigénomiques de la cohorte familiale d'asthme du Saguenay–Lac-Saint-Jean | Epigenomic data from the Saguenay–Lac-Saint-Jean asthma family cohort

该数据集为Saguenay–Lac-Saint-Jean哮喘家族队列的表观基因组DNA甲基化数据,用于研究哮喘的遗传与环境风险及保护因素。数据包含针对免疫区域定制的mccSeq panel靶向测序结果,覆盖两种循环免疫细胞:嗜酸性粒细胞(183人)和CD4+初始T细胞(192人)。可用于哮喘及相关过敏、呼吸健康问题的表观遗传关联分析、生物标志物发现与风险预测研究(来源 DOI 解析)。

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包含Saguenay–Lac-Saint-Jean哮喘家族队列的表观基因组甲基化数据,用于研究哮喘的遗传和环境风险与保护因素。这些数据包括针对免疫区域定制的panel(mccSeq)靶向测序数据,针对两种循环免疫细胞类型进行:嗜酸性粒细胞(183名个体)和CD4+初始T细胞(192名个体)。

【主题与分类】

主题标签:Medicine, Health and Life Sciences、Épigénomique | Epigenomics、Saguenay–Lac-Saint-Jean、Asthme | Asthma、Allergie | Allergy、Santé respiratoire | Respiratory health、Cohorte familiale | Family cohort、Génétique | Genetics、Hérédité | Heredity。本站分类:呼吸系统疾病/哮喘。

【获取与许可】

源站页面:https://borealisdata.ca/citation?persistentId=doi:10.5683/SP3/PO5KTB

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源站:https://doi.org/10.5683/sp3/po5ktb

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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    • 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

该数据集包含萨格奈–圣让哮喘家族队列的甲基化表观基因组数据,用于研究哮喘的遗传和环境风险与保护因素。这些数据包括针对免疫区域定制面板(<i>mccSeq custom panel</i>)的靶向测序数据,针对两种循环免疫细胞类型进行:嗜酸性粒细胞(183名个体)和CD4+初始T细胞(192名个体)。<p><p>该数据集包含萨格奈–圣让哮喘家族队列的甲基化表观基因组数据,用于研究哮喘的遗传和环境风险与保护因素。这些数据包括针对免疫区域定制面板(mccSeq)的测序数据,针对两种循环免疫细胞类型进行:嗜酸性粒细胞(183名个体)和CD4+初始T细胞(192名个体)。

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

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