利用遗传锚点估计气道青少年哮喘患者DNA甲基化对基因表达的因果效应
该数据集来自 search.dataone.org,聚焦呼吸系统疾病中的哮喘,包含对鼻上皮样本中DNA甲基化与基因表达因果关系的分析

基本信息
资源简介
利用遗传锚点估计气道青少年哮喘患者DNA甲基化对基因表达的因果效应
Estimating in-silico causal effects of DNA methylation on gene expression through genetic anchors in airway epithelium from youth with and without asthma
该数据集来自 search.dataone.org,聚焦呼吸系统疾病中的哮喘,包含对鼻上皮样本中DNA甲基化与基因表达因果关系的分析。研究利用SNP作为遗传锚点,在219名患哮喘和236名未患哮喘的青少年中,对38,562个eQTM配对进行因果中介分析,采用自适应bootstrap联合显著性检验估计因果效应。结果显示73%的配对中DNA甲基化可能是基因表达的原因,相关基因富集于免疫通路并与哮喘表型相关,eQTL发现也在多种肺细胞类型中得到重复。数据可用于哮喘遗传与表观遗传机制研究(来源 DataONE)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):表达数量性状甲基化(eQTM)分析已鉴定出大量DNA甲基化(DNAm)与基因表达之间的关联,但这些关联背后的因果通路仍知之甚少。我们使用SNP作为遗传锚点,在患有哮喘(n=219)和未患哮喘(n=236)的青少年鼻上皮样本中,检查了DNAm与基因表达之间顺式和反式关联的潜在因果效应。我们进行了因果中介分析,通过采用自适应bootstrap进行联合显著性检验,以评估DNA甲基化是否影响基因表达或反之,从而估计38,562个eQTM配对的因果效应。在73%的配对中,DNAm是基因表达的可能原因。这些eQTM配对中的基因在免疫通路中显著富集,并与哮喘表型相关。我们在肺部多种细胞类型中重复了eQTL发现。
【主题与分类】
主题标签:Genetic association studies、Epigenetics、Human genetics。本站分类:呼吸系统疾病/哮喘。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A4c406be85aa49efcff92e7313e2945bd3776406201ab673b0e497f3ea2bdf602
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- OpenDataLab:
数据说明
表达数量性状甲基化(eQTM)分析已识别出DNA甲基化(DNAm)与基因表达之间的众多关联,但这些关联背后的因果通路仍知之甚少。我们以SNPs作为遗传锚点,在患有哮喘(n=219)和未患哮喘(n=236)的青少年鼻上皮样本中,研究了DNAm与基因表达之间顺式和反式关联的潜在因果效应。我们进行了因果中介分析,以评估DNA甲基化是否影响基因表达或反之亦然,采用自适应bootstrap进行联合显著性检验,以估计38,562个eQTM对的因果效应。在73%的配对中,DNAm是基因表达的合理原因。这些eQTM对中的基因在免疫通路中显著富集,并与哮喘表型相关。我们在肺组织中的多种细胞类型中重复了eQTL发现,并在上气道中重复了eQTL和meQTL发现。这些结果表明DNAm是一个有前景的靶点……本存储库中共享的所有数据均由汇总级统计量组成,不包含任何个体级或可直接识别的参与者信息。
所报告的结果是在参与者中汇总的,仅包含统计指标,从而将重新识别的风险降至最低。人类样本来源于波多黎各人表观遗传变异与儿童哮喘(EVA-PR)研究,该研究获得了波多黎各大学机构审查委员会(方案编号#0160713)和匹兹堡大学机构审查委员会(方案编号#20050135)的批准。对于18岁以下的参与者,获得了父母双方的书面知情同意和参与者本人的同意;对于18岁及以上的参与者,获得了书面知情同意。波多黎各人表观遗传变异与儿童哮喘研究(EVA-PR)是一项针对9至20岁受试者哮喘的病例对照研究[1]。从2014年2月至2017年5月,543名患有(病例,n=269)和未患有(对照,n=274)
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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