跨族裔心绞痛遗传研究衍生分析数据集
本数据集为心绞痛跨族裔遗传研究产生的衍生分析结果，涵盖基因组位点定位、跨族裔精细定位、基因优先级排序、功能富集与药物关联分析的核心输出及配套汇总文件，构成复现该研究结论所需的最小数据集
基本信息
资源简介
跨族裔心绞痛遗传研究衍生分析数据集
AnginaPectoris_TransAncestry_DerivedData
本数据集为心绞痛跨族裔遗传研究产生的衍生分析结果，涵盖基因组位点定位、跨族裔精细定位、基因优先级排序、功能富集与药物关联分析的核心输出及配套汇总文件，构成复现该研究结论所需的最小数据集。原始核心GWAS汇总统计来自四个公开队列：欧洲血统的FinnGen R12_I9_ANGINA与UK Biobank的GCST90473533，东亚血统的中国慢性病前瞻性研究I20与BioBank Japan的GCST90018573。数据以单个dataset.zip文件提供，可用于心血管遗传学与跨族裔分析研究（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2026-08-02。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：本数据集包含由心绞痛跨族裔遗传研究生成的衍生分析结果。它包括基因组位点定位、跨族裔精细定位、基因优先级排序、功能富集和药物关联分析的核心分析输出，以及配套的汇总文件，这些构成了复现相关研究发现和结论所需的最小数据集。本研究使用的原始核心GWAS汇总统计来自四个公开队列：欧洲血统数据集包括来自FinnGen（ R12_I9_ANGINA和来自UK Biobank（ Japan（
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 770.39 MB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.33136952.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Cardiology (incl. cardiovascular diseases)。主题标签：Angina pectoris、Trans-ancestry GWAS、Cardiovascular genetics、Functional annotation、Fine-mapping。本站分类：心血管系统疾病/心绞痛。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Cardiology (incl. cardiovascular diseases)。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/AnginaPectoris_TransAncestry_DerivedData/33136952
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Tang, Xuzheng (2026). AnginaPectoris_TransAncestry_DerivedData. figshare. Dataset
下载信息
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源站：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.33136952.v1
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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:
数据集大小约 770.4 MB。
数据说明
本数据集包含源自心绞痛跨祖先遗传研究的衍生分析结果。它包括基因组位点定位、跨祖先精细定位、基因优先级排序、功能富集和药理学关联分析的核心分析输出，以及支持性汇总文件，这些构成了复现相关研究发现和结论所需的最小数据集。本研究使用的原始核心GWAS汇总统计数据来自四个公开可用的队列：欧洲祖先数据集包括来自FinnGen的finngen R12_I9_ANGINA（https://www.finngen.fi/）和来自UK Biobank的GCST90473533（https://www.ukbiobank.ac.uk/）；东亚祖先数据集包括来自China Kadoorie Biobank的I20（https://ckbiobank.org/）和来自BioBank Japan的GCST90018573（https://biobankjp.org/）。感兴趣的研究人员可直接从相应官方门户获取原始核心数据，仅限用于科学研究目的。
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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