基于DNA甲基化预测术后心房颤动 I
该数据集来自omicsdi.org，主题为基于DNA甲基化预测术后心房颤动，属于心血管系统疾病中的心房颤动方向，主题标签为Genomics
基本信息
资源简介
基于DNA甲基化预测术后心房颤动 I
DNA Methylation-Based Prediction of Post-Operative Atrial Fibrillation I 是一个以基因组学为主题的数据集，聚焦于利用 DNA 甲基化信息预测术后心房颤动这一心血管系统疾病方向的问题。该数据集收录于 omicsdi.org，其英文名称直接体现了研究目标：通过 DNA 甲基化特征构建对术后心房颤动的预测能力。从分类上看，它归属于心血管系统疾病下的心房颤动分支，主题标签为 Genomics，说明其数据主体与基因组层面的分子信息相关。整体而言，该数据集面向的是将分子层面的甲基化数据与临床术后心律失常结局相联系的预测性研究场景，适合关注心房颤动机制、生物标志物发现及计算预测模型的研究者参考使用。
【数据集背景】
术后心房颤动是心脏手术后常见的心律失常并发症，其发生机制涉及多种因素。该数据集以 DNA 甲基化为切入点，试图从表观遗传层面寻找与术后心房颤动相关的分子特征，并据此建立预测关系。数据集名称中的“I”提示其可能属于同一研究方向下的系列数据集之一，但源站未提供关于系列划分的更多说明。该数据集的主题标签为 Genomics，表明其内容围绕基因组学数据展开，服务于心血管系统疾病中心房颤动这一具体方向的研究需求。
【数据内容】
源站未提供该数据集的具体样本数量、甲基化位点数目、变量字段、文件格式及数据规模等细节。从名称与主题标签可以确认，数据内容与 DNA 甲基化测量信息相关，并围绕术后心房颤动的预测任务组织。源站描述仅重复了数据集英文名称，未进一步说明数据表结构或包含的临床信息类型。
【采集与来源】
该数据集来源于 omicsdi.org，源站描述与数据集英文名称一致。源站未提供样本采集地点、采集时间、受试者来源、测序平台或数据处理流程等信息。主题标签为 Genomics，可作为判断其数据类型的参考，但具体采集与处理细节需以源站记录为准。
【适用场景】
该数据集适用于心血管系统疾病中心房颤动方向的研究，尤其是围绕术后心房颤动的分子预测研究。典型用途包括：探索 DNA 甲基化特征与术后心房颤动发生之间的关联；构建或评估基于甲基化信息的预测模型；作为基因组学主题下心房颤动相关研究的参考数据。由于主题标签为 Genomics，其适用场景偏向分子层面分析与计算建模，而非单纯的临床描述性研究。
【使用方法】
源站未提供该数据集的下载方式、访问权限、使用协议或预处理步骤等操作说明。使用者需前往 omicsdi.org 查看该数据集的原始记录，以获取可用的获取途径与使用条件。
【质量与限制】
源站未提供该数据集的质量评估信息，包括样本量、数据完整性、缺失值情况、批次效应或验证结果等。由于缺乏这些细节，使用者在使用前应自行核查数据适用性。此外，数据集名称中的“I”可能暗示系列划分，但源站未说明其与其他版本的关系，构成使用时的信息限制。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用格式、许可类型或使用条款。使用者应参照 omicsdi.org 上该数据集记录的原始说明进行引用与合规使用。
下载信息
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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）
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使用方式
数据集获取
源站：https://omicsdi.org/dataset/project/PRJNA799332
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
DNA Methylation-Based Prediction of Post-Operative Atrial Fibrillation I
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。
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