GSE240155:沙丁胺醇诱导气道上皮培养物DNA甲基化变化特征

该数据集来自NCBI GEO,聚焦沙丁胺醇诱导的气道上皮细胞DNA甲基化变化,属于呼吸系统疾病/哮喘方向。源站描述显示研究采用发现与验证设计,在体外沙丁胺醇刺激的配对气道上皮培养物中开展表观基因组关联研究(EWAS),发现阶段使用波多黎各儿童配对鼻上皮培养物(n=97),鉴定出22个与重复使用沙丁胺

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基因组预测GPL211459606
GSE240155: Characterization of DNA methylation changes induced by albuterol in airway epithelial cultures

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

GSE240155:沙丁胺醇诱导气道上皮培养物DNA甲基化变化特征

Characterization of DNA methylation changes induced by albuterol in airway epithelial cultures

该数据集来自NCBI GEO,聚焦沙丁胺醇诱导的气道上皮细胞DNA甲基化变化,属于呼吸系统疾病/哮喘方向。源站描述显示研究采用发现与验证设计,在体外沙丁胺醇刺激的配对气道上皮培养物中开展表观基因组关联研究(EWAS),发现阶段使用波多黎各儿童配对鼻上皮培养物(n=97),鉴定出22个与重复使用沙丁胺醇治疗全基因组相关的CpG位点(p<9x10-8)。数据可用于探索哮喘药物反应的表观遗传机制与功能通路(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 04 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):沙丁胺醇是不同人群中一线使用的哮喘药物。尽管DNA甲基化(DNAm)是参与哮喘和支气管扩张剂药物反应(BDR)的表观遗传机制,但尚无研究评估沙丁胺醇是否可诱导气道上皮甲基化组的变化。我们旨在表征沙丁胺醇诱导的气道上皮细胞DNAm变化,并评估其潜在功能后果和涉及的相关生物学通路。我们采用发现与验证研究设计,在体外用沙丁胺醇刺激的配对气道上皮培养物中表征沙丁胺醇诱导的DNAm变化。在发现阶段,一项使用波多黎各儿童配对鼻上皮培养物(n=97)的表观基因组关联研究(EWAS)鉴定出22个与重复使用沙丁胺醇治疗全基因组相关的CpG位点(p<9x10-8)。沙丁胺醇主要诱导了一种h

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 0 B。

【主题与分类】

主题标签:GPL21145、9606。本站分类:呼吸系统疾病/哮喘。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE240155

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 19 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

沙丁胺醇是用于多样化人群的一线哮喘药物。尽管DNA甲基化(DNAm)是涉及哮喘和支气管扩张剂药物反应(BDR)的表观遗传机制,但尚无研究评估沙丁胺醇是否可诱导气道上皮甲基化组的变化。我们旨在表征沙丁胺醇诱导的气道上皮细胞DNAm变化,并评估其潜在功能后果及涉及的生物学通路。我们采用发现与验证研究设计,在体外用沙丁胺醇刺激的配对气道上皮培养物中表征沙丁胺醇诱导的DNAm变化。在发现阶段,一项使用波多黎各儿童配对鼻上皮培养物(n=97)的全表观基因组关联研究(EWAS)识别出22个与重复使用沙丁胺醇治疗在全基因组范围内相关的CpG(p<9x10-8)。沙丁胺醇主要对EPIC芯片在全基因组范围内捕获的CpG诱导低甲基化效应(低甲基化概率:76%,p值=3.3x10-5)。

在来自10名独立供者的鼻上皮细胞中,CpG位点cg23032799(CREB3L1)、cg00483640(MYLK4-LINC01600)和cg05673431(KSR1)的DNAm变化得到验证(错误发现率[FDR]<0.05)。CpG位点cg23032799(CREB3L1)的影响在支气管上皮细胞中进行了跨组织验证,达到名义水平(p=0.030)。这三个CpG位点的DNAm变化显示受到三个独立遗传变异的影响(FDR<0.05)。计算机分析显示,这些多态性调控了肺和/或成纤维细胞中邻近基因的表达,包括KSR1和LINC01600(6.30×10^-14≤p≤6.60×10^-5)。此外,CpG位点cg10290200(FLNC)和cg05673431(KSR1)的低甲基化与其所在基因的表达降低相关(FDR<0.05)。此外,虽然沙丁胺醇的表观遗传效应与哮喘状态、严重程度和药物使用无关,但BDR与CpG位点cg230327的效应呈名义相关。

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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