非编码SNP降低COPD急性加重期FABP5表达

该数据集来自omicsdi.org,聚焦COPD急性加重期FABP5表达下调与非编码SNP的关联。研究基于COPDGene SNP数据集,通过负二项分析在非西班牙裔白人队列中鉴定出5个与严重急性加重显著相关的FABP5位点连锁SNP(rs4338057、rs12549270、rs202275、rs2

omicsdi
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基因组分类Other
Noncoding SNPs decrease expression of FABP5 during COPD exacerbations

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

非编码SNP降低COPD急性加重期FABP5表达

该数据集来自omicsdi.org,聚焦COPD急性加重期FABP5表达下调与非编码SNP的关联。研究基于COPDGene SNP数据集,通过负二项分析在非西班牙裔白人队列中鉴定出5个与严重急性加重显著相关的FABP5位点连锁SNP(rs4338057、rs12549270、rs202275、rs202277、rs202279),并整合已发表数据优先筛选可能具有调控功能的SNP,最终rs202275因与双向RN加载位点独特对齐而成为主要候选。数据可用于COPD遗传易感性、SNP调控功能及急性加重风险预测等研究(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):COPD患者对反复感染和急性加重的易感性差异尚不明确。在此,我们研究了脂肪酸结合蛋白5(FABP5)遗传变异的潜在影响,FABP5是一种代谢调节因子,我们此前已证明其在COPD中下调,在报告一次或多次急性加重的患者中进一步下调。通过对COPDGene SNP数据集进行负二项分析,我们在非西班牙裔白人队列中鉴定出5个跨越FABP5位点的新连锁单核苷酸多态性(SNP),它们与严重急性加重显著相关(rs4338057、rs12549270、rs202275、rs202277和rs202279)。我们整合了多个先前发表的数据来源,以优先筛选最可能发挥调控功能的SNP。最终,rs202275因与双向RN加载位点的独特对齐而成为主要候选。

【主题与分类】

主题标签:Other。本站分类:呼吸系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/geo/GSE241294

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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

COPD中对反复感染和急性加重的差异性易感性尚不明确。在此,我们研究了脂肪酸结合蛋白5(FABP5)遗传变异的潜在影响,FABP5是一种代谢调节因子,我们先前已证明其在COPD中表达下调,在报告有一次或多次急性加重的患者中进一步下调。通过对COPDGene SNP数据集的负二项分析,我们在非西班牙裔白人队列中识别出5个与严重急性加重显著相关的新型连锁单核苷酸多态性(SNPs),分布于FABP5基因座(rs4338057、rs12549270、rs202275、rs202277和rs202279)。我们整合了多个先前发表的数据来源,以优先筛选最可能发挥调控功能的SNPs。最终,rs202275成为首要候选,因为其与我们最近发表的患者来源气道上皮PRO-seq数据集中活跃增强子利用的双向RNA Pol II特征加载位点独特对齐,提示包含该变异的区域具有关键调控作用。

我们利用Micro-C全基因组染色体构象捕获技术发现,包含rs202275的区域与FABP5转录起始位点(TSS)存在三维物理接触,提示该SNP区域可能通过成环机制调控FABP5转录。为检验SNP功能,我们分析了先前存储的外周血单个核细胞(PBMC)样本基因芯片数据(GEO登录号#GSE42057),发现携带rs202275风险等位基因(T)的COPD患者FABP5表达水平显著低于非携带者。在新分离的PBMC中进行Seahorse实时线粒体呼吸测定进一步揭示,携带rs202275风险等位基因的患者细胞氧化磷酸化受损。由于巨噬细胞从促炎表型向促消退表型极化依赖于氧化代谢,该功

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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