单亲二体受试者DNA甲基化图谱揭示人类基因组亲本表观遗传偏倚

该数据集来自omicsdi.org,聚焦于单亲二体(UPD)个体的DNA甲基化图谱分析,旨在揭示人类基因组中的亲本表观遗传偏倚

omicsdi
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基因组分类Methylation profiling
DNA Methylation Profiling of Uniparental Disomy Subjects Provides a Map of Parental Epigenetic Bias in the Human Genome.

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

单亲二体受试者DNA甲基化图谱揭示人类基因组亲本表观遗传偏倚

该数据集来自omicsdi.org,聚焦于单亲二体(UPD)个体的DNA甲基化图谱分析,旨在揭示人类基因组中的亲本表观遗传偏倚。研究对57名涉及19条不同染色体的UPD个体进行了DNA甲基化谱分析,将母源与父源甲基化水平显著偏离双亲均值的位点定义为印记差异甲基化区域(DMR),共鉴定出77个DMR,包括既往研究报道的几乎所有DMR以及34个新发现的DMR,其中包含15q11.2微缺失区域内TUBGCP5的DMR,提示该基因组紊乱可能具有亲本来源效应。数据可用于印记位点识别与亲本表观遗传偏倚研究(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):基因组印记是一种基因表达随亲本来源而变化的机制。印记通过两个亲本等位基因上的差异表观遗传标记发生,大多数印记位点以差异甲基化区域(DMR)的存在为标志。为了识别亲本表观遗传偏倚的位点,我们在一个由57名涉及19条不同染色体的单亲二体(UPD)个体组成的队列中分析了DNA甲基化模式,将印记DMR定义为母源和父源甲基化水平与双亲均值显著偏离的位点。利用这种方法,我们鉴定了77个DMR,包括先前研究中描述的几乎所有DMR,以及34个先前未报道的DMR。这些包括复发性15q11.2微缺失区域内TUBGCP5的一个DMR,提示与该基因组紊乱相关的潜在亲本来源效应。

【主题与分类】

主题标签:Methylation profiling。本站分类:妊娠、分娩和产褥期。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/geo/GSE64244

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    • 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。

数据说明

基因组印记是一种基因表达随亲本来源不同而变化的机制。印记通过两个亲本等位基因上的差异表观遗传标记发生,大多数印记位点以存在差异甲基化区域(DMRs)为标志。为了识别亲本表观遗传偏倚的位点,我们在此对57名个体(其19条不同染色体存在单亲二体(UPD))的DNA甲基化模式进行了分析,将印记DMRs定义为母源与父源甲基化水平显著偏离双亲均值的位点。通过这种方法,我们识别出77个DMRs,包括先前研究中描述的几乎所有DMRs,以及34个此前未报道的DMRs。其中包括复发性15q11.2微缺失区域内TUBGCP5的一个DMR,提示与该基因组疾病相关的潜在亲本来源效应。

我们还在15q11-q13 Prader-Willi/Angelman综合征区域约1.9 Mb范围内分析的每个CpG位点上,观察到DNA甲基化水平存在适度的亲本偏差,这表明印记的影响不仅限于个别调控元件如CpG岛,而是可以延伸至整个染色体域。利用RNA-seq数据,我们检测到与九个新型DMR相关的印记表达相符的特征。最后,通过4,004份血液甲基化组的群体样本,我们定义了DMR处表观遗传变异的模式,识别出在多个印记位点上出现整体甲基化增加或丢失的罕见个体。我们的数据提供了人类基因组中亲本表观遗传偏差的详细图谱,为潜在的亲源效应提供了见解。

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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