房间隔缺损家系全基因组测序样本数据集

该数据集来自 omicsdi.org,收录 22 个家系、68 名房间隔缺损(ASD)个体的全基因组测序样本,样本间存在近期共同祖先背景

omicsdi
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基因组分类Genomics
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基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

房间隔缺损家系全基因组测序样本数据集

该数据集来自 omicsdi.org,收录 22 个家系、68 名房间隔缺损(ASD)个体的全基因组测序样本,样本间存在近期共同祖先背景。测序使用 Illumina HiSeq X 平台,SNV 与 indel 由 GATK HaplotypeCaller 检出,并完成重复样本、平台、基因组 call rate、缺失率、singleton 率、杂合率、纯合率、Ti/Tv、近交系数和性别推断等质控。VCF 经 ANNOVAR 注释,整合 1000G、gnomAD 与 GME 等位频率。可用于 ASD 遗传变异筛选、家系关联分析及变异注释相关研究(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):我们对来自 22 个家系的 68 名房间隔缺损(ASD)个体组成的队列进行了全基因组测序(WGS),该队列富集了近期共同祖先背景。样本使用 Illumina HiSeq X 平台测序,变异(单核苷酸变异(SNV)和插入或缺失(indel))使用 GATK 的 HaplotypeCaller 检测。针对以下方面的质量控制检查:(i)重复样本,(ii)每个平台的样本,(iii)基因组 call rate,(iv)缺失率,(v)singleton 率,(vi)杂合率,(vii)纯合率,(viii)Ti/Tv 比值,(ix)近交系数,以及(x)性别推断,均按此前描述的方法进行。SNV 和 indel 的变异调用格式(VCF)文件使用 ANNOVAR 进行注释,等位频率来自 1000 Genomes 项目(2015;1000G)、Genome Aggregation Database(gnomAD)和 Greater Middle East Variome Project(GME)。

【主题与分类】

主题标签:Genomics。本站分类:心血管系统疾病/房间隔缺损。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/ega/EGAD00001008634

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源站:https://omicsdi.org/dataset/ega/EGAD00001008634

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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    • 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。

数据说明

我们对来自22个家庭的68名ASD患者进行了全基因组测序(WGS),这些患者近期共享祖先背景较为丰富。样本采用Illumina HiSeq X平台测序,变异(单核苷酸变异(SNVs)和插入或缺失(indels))通过GATK的HaplotypeCaller检测。质量控制检查包括:(i)重复样本,(ii)各平台样本,(iii)基因组呼叫率,(iv)缺失率,(v)单例率,(vi)杂合率,(vii)纯合率,(viii)Ti/Tv比率,(ix)近交系数,以及(x)性别推断,均按先前描述进行。SNVs和indels的变异调用格式(VCF)文件使用ANNOVAR注释,并采用了来自1000 Genomes项目(2015年;1000G)、基因组聚合数据库(gnomAD)和大中东变异组项目(GME)的等位基因频率。

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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