全表观基因组分析鉴定纤维化间质性肺病的污染敏感位点
该数据集来自 NCBI,标题为全表观基因组分析鉴定纤维化间质性肺病的污染敏感位点,包含 1 个文件 GSE289816_series_matrix.txt.gz

基本信息
资源简介
全表观基因组分析鉴定纤维化间质性肺病的污染敏感位点
Epigenome-wide analysis identifies pollution-sensitive loci in fibrotic interstitial lung disease
该数据集来自 NCBI,标题为全表观基因组分析鉴定纤维化间质性肺病的污染敏感位点,包含 1 个文件 GSE289816_series_matrix.txt.gz。研究采用回顾性双队列设计,将卫星来源的 PM2.5 及组分暴露与纤维化间质性肺病患者居住地匹配,使用 Illumina MethylationEPIC BeadChip 检测血液 DNA 甲基化,通过稳健线性回归评估暴露相关的差异甲基化,并用 Cox 和线性回归分析 CpG 位点与无移植生存及肺功能的关系。数据可用于探索 PM2.5 相关表观遗传改变在纤维化间质性肺病环境发病机制中的作用(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Feb 17 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):理由:颗粒物 <=2.5um (PM2.5) 对纤维化间质性肺病 (fILD) 患者产生不良影响。目的:确定 PM2.5 相关的表观遗传改变是否促成 fILD 的环境发病机制。方法:回顾性双队列研究,将卫星来源的 PM2.5 及组分暴露与 fILD 患者的居住地匹配。稳健线性回归评估随污染物暴露增加的队列特异性全表观基因组差异血液 DNA 甲基化(Illumina MethylationEPIC BeadChip)。Cox 和线性回归评估胞嘧啶-磷酸-鸟嘌呤 (CpG) 位点与无移植生存和肺功能的关联。Wilcoxon 检验评估 fILD 和对照肺中的软骨相关蛋白 (CRTAP) 水平。结果:匹兹堡大学 (UPitt) 队列 (n=306) 的 5 年中位 PM2.5 暴
【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:GPL34056、9606。本站分类:呼吸系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE289816
【使用注意】
· 源站最后修改于 Mar 01 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
理由:直径≤2.5微米颗粒物(PM2.5)对纤维化间质性肺病(fILD)患者产生不良影响。目的:确定PM2.5相关的表观遗传改变是否促进fILD的环境发病机制。方法:回顾性双队列研究,应用卫星衍生的PM2.5及其成分暴露匹配至fILD患者的居住地点。采用稳健线性回归评估随污染物暴露增加的各队列特异性全表观基因组差异血液DNA甲基化(Illumina MethylationEPIC BeadChip)。采用Cox回归和线性回归评估胞嘧啶-磷酸-鸟嘌呤(CpG)位点与无移植生存期和肺功能的关联。采用Wilcoxon检验评估fILD及对照肺组织中软骨相关蛋白(CRTAP)水平。结果:匹兹堡大学(UPitt)队列(n=306)的5年中位PM2.5暴露为12.1微克/立方米,而英属哥伦比亚大学(UBC)队列(n=170)为5.1微克/立方米。UPitt队列中较高的污染物暴露与cg25354716位点较低的甲基化相关,该位点注释至CRTAP,一种关键的细胞外基质重塑酶。
在UBC队列中,较高的暴露与cg01019301位点较高的甲基化水平相关,该位点注释到TLN2(talin-2),一种参与成纤维细胞迁移的细胞骨架蛋白。在荟萃分析的队列中,cg25354716甲基化水平增加10%与死亡或肺移植的风险比(HR)为0.81相关(95%CI 0.69-0.96,p=0.01),而cg01019301的相同变化与HR为1.36相关(95%CI 1.07-1.74,p=0.01)。与供体对照相比,CRTAP蛋白在fILD患者肺组织中过表达更为丰富(p<0.001)。结论:PM2.5与fILD中血液DNA甲基化改变相关。本研究识别出新的污染敏感靶点,这些靶点在fILD中具有治疗调控的潜力。
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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