基本信息

模态

基因组

任务类型

分类

创建/更新时间

2026-10-21

资源简介

Asthma BRIDGE 项目哮喘表观基因组全分析

该数据集英文名为 Epigenome-wide Analysis of Asthma from The Asthma BioRepository for Integrative Genomic Exploration (Asthma BRIDGE) Project，来源于 omicsdi.org，主题标签为 Genomics，在本站归类于呼吸系统疾病下的哮喘。从名称可以看出，该数据集依托 Asthma BRIDGE 项目，围绕哮喘这一呼吸系统疾病开展表观基因组全分析，属于基因组学范畴的数据资源。它为研究者在表观遗传层面考察哮喘相关特征提供了数据基础，适合与哮喘分子机制、生物标志物探索等方向的研究工作配合使用。以下依据可获得的信息，从数据集背景、数据内容、采集与来源、适用场景、使用方法、质量与限制、引用与许可等方面进行介绍。

【数据集背景】

该数据集来自 Asthma BioRepository for Integrative Genomic Exploration（Asthma BRIDGE）项目。该项目以哮喘为研究对象，通过生物样本库与整合基因组学分析相结合的方式支撑相关研究。本数据集是该项目中针对哮喘开展的表观基因组全分析所产生的数据集合，主题标签为 Genomics，本站将其归入呼吸系统疾病分类下的哮喘。关于项目的组织架构、参与机构、样本规模及研究目标等更详细背景，源站未提供。

【数据内容】

从数据集名称与主题标签可知，其内容为哮喘的表观基因组全分析数据，属于基因组学数据范畴。表观基因组全分析通常涉及对基因组范围内表观遗传修饰的系统性检测，但该数据集具体包含哪些类型的表观遗传标记、覆盖多少样本、采用何种检测平台、数据文件的具体格式与组织方式等信息，源站未提供。因此，无法在本介绍中给出数据内容的细化说明。

【采集与来源】

该数据集来源于 omicsdi.org，源站对其描述与数据集英文名称一致，即 Asthma BRIDGE 项目中对哮喘开展的表观基因组全分析。关于样本采集地点、采集时间、受试者来源与纳入标准、伦理审批信息以及数据处理流程等，源站未提供。

【适用场景】

基于其主题与分类，该数据集可服务于呼吸系统疾病尤其是哮喘的表观遗传学研究，例如在基因组学框架下探索哮喘相关的表观遗传特征。由于主题标签为 Genomics，其适用方向与基因组学分析相关。至于具体的分析任务类型、是否适用于临床转化研究或药物靶点发现等，源站未提供明确说明，使用者应结合自身研究目的审慎判断。

【使用方法】

源站未提供该数据集的访问方式、下载途径、文件格式说明、预处理步骤或分析工具建议。使用者如需使用，应前往 omicsdi.org 查看该数据集的原始条目以获取进一步信息。

【质量与限制】

源站未提供关于数据质量评估、完整性、批次效应控制或验证结果的信息。同时，该数据集在样本量、人群代表性、表观遗传标记覆盖范围等方面的具体限制亦未说明。使用者在开展分析前应自行评估数据适用性。

【引用与许可】

源站未提供该数据集的引用规范、许可协议或使用条款。使用者在引用或再利用该数据前，应查阅 omicsdi.org 上的原始条目及相关项目页面以确认相应要求。

原始链接

https://omicsdi.org/dataset/project/PRJNA1251651

访问原始数据

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当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/project/PRJNA1251651

标准获取流程：

访问源站链接，注册/登录账号；
进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
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

Epigenome-wide Analysis of Asthma from The Asthma BioRepository for Integrative Genomic Exploration (Asthma BRIDGE) Project

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