PRJNA273307:鼻腔甲基化组与儿童特应性哮喘
该数据集来自 NCBI BioProject(编号 PRJNA273307),主题为鼻腔甲基化组与儿童特应性哮喘,属于呼吸系统疾病/哮喘方向,主题标签为 Epigenomics

基本信息
资源简介
PRJNA273307:鼻腔甲基化组与儿童特应性哮喘
PRJNA273307 是一个收录于 NCBI BioProject 数据库的生物学项目数据集,英文名称为“The Nasal Methylome and Childhood Atopic Asthma”,对应人类(Homo sapiens)物种,项目编号为 273307。该数据集聚焦鼻腔甲基化组与儿童特应性哮喘之间的关系,在分类上归属于呼吸系统疾病 / 哮喘方向,主题标签为表观基因组学(Epigenomics)。作为 BioProject 体系下的一条项目记录,它汇集了围绕同一研究计划所产生的多种类型生物学数据,并为使用者提供统一的入口,以便查找和访问该项目所关联的各类数据资源。整体而言,该数据集面向呼吸系统疾病中儿童特应性哮喘的表观遗传学研究,具有明确的疾病主题与组学特征。
【数据集背景】
该数据集源自 NCBI BioProject,源站标题为“Homo sapiens (ID 273307) - BioProject - NCBI”。BioProject 是围绕单一研究计划汇集生物学数据的记录体系,这些数据可来自单一机构或联合体。每条 BioProject 记录为用户提供一个统一的位置,用于查找该项目所产生的多种数据类型之间的链接。该项目的主题为鼻腔甲基化组与儿童特应性哮喘,属于呼吸系统疾病 / 哮喘研究方向,主题标签为表观基因组学。
【数据内容】
该数据集的主题围绕鼻腔甲基化组与儿童特应性哮喘展开,主题标签为 Epigenomics(表观基因组学)。作为 BioProject 记录,其数据组织形式是汇集与单一研究计划相关的多种类型生物学数据,并通过记录页面提供指向这些数据的链接。源站未提供具体的样本数量、数据类型明细、甲基化检测平台或数据文件格式等信息。
【采集与来源】
该数据集的来源站为 ncbi.nlm.nih.gov,属于 NCBI BioProject 数据库中的一条项目记录,项目编号为 PRJNA273307,物种标注为 Homo sapiens。源站未提供具体的样本采集部位细节、采集时间、采集机构、受试者招募方式及伦理审批等信息。
【适用场景】
基于其主题与分类,该数据集适用于呼吸系统疾病尤其是儿童特应性哮喘方向的表观遗传学研究,可用于探索鼻腔甲基化组与儿童特应性哮喘之间的关联。其表观基因组学标签也使其适合作为表观遗传数据分析和相关方法学研究的参考数据来源。源站未提供具体的适用分析类型或推荐应用场景。
【使用方法】
该数据集通过 NCBI BioProject 记录(编号 PRJNA273307)提供访问入口,用户可在该记录中查找指向项目所产生各类数据的链接。源站未提供具体的数据下载方式、文件组织说明、分析流程或软件工具建议。
【质量与限制】
该数据集为 NCBI BioProject 体系下的项目记录,其质量与完整性取决于项目提交方所提供的数据与描述。源站未提供关于数据质量控制、样本量、数据完整性或使用限制的具体说明。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用方式与许可信息。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放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://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA273307
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。
- OpenDataLab:
数据说明
背景:鼻上皮正逐渐成为哮喘患者气道上皮基因表达的替代测量指标。我们假设表观遗传标记调控鼻上皮的基因表达,并因此可能为过敏性哮喘提供新的治疗靶点。方法:我们比较了持续性特应性哮喘的非裔美国儿童[N=36]与健康对照者[N=36]的基因组DNA甲基化模式和基因表达。结果在一个独立的哮喘人群[N=30]中进行了验证。结果:在调整年龄、性别、种族/民族、批次效应、膨胀效应和多重比较(错误发现率校正q<0.05)后,我们鉴定出186个具有显著甲基化变化的基因,这些变化表现为区域(差异甲基化区域[DMRs])或单个CpG位点(差异甲基化探针[DMPs])。差异甲基化的基因包括在哮喘和特应性中已确立作用的基因、细胞外基质成分、与免疫、细胞黏附、表观遗传调控和气道阻塞相关的基因。
甲基化变化幅度较大(中位数9.5%,范围:2.6-29.5%的甲基化变化),其程度与恶性肿瘤中观察到的变化相似。低甲基化和高甲基化基因分别与基因表达升高和降低相关(DMRs的P<2.8x10-6,DMPs的P<7.8x10-10)。对53个差异表达基因中甲基化-表达关系的定量分析表明,其中32个(60%)在基因5kb范围内具有显著(q<0.05)的甲基化-表达关系。基于与哮喘的相关性、甲基化变化幅度及哮喘特异性甲基化-表达关系筛选出的10个位点,在一个独立的哮喘儿童队列中得到了验证。结论:我们的研究结果表明,内城区儿童呼吸道上皮的表观遗传标记与过敏性哮喘相关,这为生物标志物的开发提供了新靶点,也为理解疾病提供了新方法。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失?
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