发育期空气污染颗粒物暴露加重雌性成年子代哮喘严重程度、改变RNA转录组与DNA甲基化[WGMS]

该数据集来自NCBI GEO,标题为发育期空气污染颗粒物暴露加重雌性成年子代哮喘严重程度、改变RNA转录组与DNA甲基化[WGMS]

geo
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基因组分类GPL2424710090
GSE285243: Developmental exposure to air pollution particulates increases asthma severity, alters the RNA transcriptome, and DNA methylation in female adult progeny [WGMS]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

发育期空气污染颗粒物暴露加重雌性成年子代哮喘严重程度、改变RNA转录组与DNA甲基化[WGMS]

Developmental exposure to air pollution particulates increases asthma severity, alters the RNA transcriptome, and DNA methylation in female adult progeny [WGMS]

该数据集来自NCBI GEO,标题为发育期空气污染颗粒物暴露加重雌性成年子代哮喘严重程度、改变RNA转录组与DNA甲基化[WGMS]。数据基于小鼠过敏性气道疾病模型,采用全基因组CpG甲基化组分析和高通量测序,研究母体空气污染暴露与子代哮喘样反应之间的表观遗传关联。源站描述指出母体暴露增加成年子代过敏性气道疾病严重程度,伴随对过敏原转录组反应的抑制,对照子代有2842个基因差异表达,而暴露子代差异表达基因减少80%。数据可用于探索空气污染暴露相关哮喘加重的表观遗传机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 23 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):母体暴露于颗粒物空气污染会增加子代哮喘的发病率和严重程度,但其机制尚不清楚。已知的易感位点仅是该效应的一小部分。我们研究小鼠过敏性气道疾病模型,以评估母体空气污染暴露与子代哮喘样反应之间的表观遗传关联。母体空气污染暴露增加了成年子代过敏性气道疾病的严重程度,并与对过敏原的转录组反应受抑制相关。对照子代在包括SMAD和TGFβR通路在内的若干重要通路中显示2842个基因的差异表达,而空气污染物暴露子代显示差异表达基因减少80%,且许多通路关联被消除。过敏原激发后的全基因组CpG甲基化组分析检测到差异甲基

【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:GPL24247、10090。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=GSE285243

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 21 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

母亲暴露于颗粒物空气污染会增加后代哮喘的发病率和严重程度,但其机制尚不清楚。已知的易感基因座仅占该效应的一小部分。我们研究了一种小鼠过敏性气道疾病模型,以评估母亲空气污染暴露与后代哮喘样反应之间的表观遗传关联。母亲空气污染暴露增加了成年后代的过敏性气道疾病严重程度,并与对过敏原的转录组反应受抑制相关。对照组后代在包括SMAD和TGFβR通路在内的多个重要通路中有2842个基因的差异表达,而空气污染物暴露组后代的差异表达基因减少了80%,且许多通路关联被消除。过敏原激发后的全基因组CpG甲基化组分析检测到全基因组范围内的差异甲基化区域。约20%的差异表达基因与差异甲基化相关。

在暴露于空气污染的母亲所生育的后代中,差异甲基化区域显著减少,这在内含子区域和某些类型的转座元件中最为明显。本研究表明,暴露于PM2.5的母亲所生育的成年后代在过敏性气道疾病中表现出明显受抑的转录组反应,其中一部分与肺部甲基化组中可识别的变化相关。这些结果提示,表观遗传因素对暴露于颗粒物空气污染的母亲所生育后代的哮喘严重程度具有贡献。

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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