常见疾病基因组学中心[CCDG] - 心血管：冠心病遗传学 - 冠心病易感家系特征描述

该数据集来自 omicsdi.org，属于常见疾病基因组学中心（CCDG）心血管方向，聚焦冠心病遗传学，主题为冠心病易感家系的特征描述

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基因组Genomics

Center for Common Disease Genomics [CCDG] - Cardiovascular: Genetics of Coronary Heart Disease - Characterizaton of Coronary Prone Pedigrees

基本信息

模态

基因组

创建/更新时间

2026-10-27

资源简介

常见疾病基因组学中心[CCDG] - 心血管：冠心病遗传学 - 冠心病易感家系特征描述

该数据集来自 omicsdi.org，属于常见疾病基因组学中心（CCDG）心血管方向，聚焦冠心病遗传学，主题为冠心病易感家系的特征描述。数据集英文名称为 Center for Common Disease Genomics [CCDG] - Cardiovascular: Genetics of Coronary Heart Disease - Characterizaton of Coronary Prone Pedigrees，本站分类归入循环系统疾病 / 其他，主题标签为 Genomics。整体而言，该数据集围绕冠心病这一常见心血管疾病的遗传学问题，以易感家系为对象开展特征描述，服务于对冠心病遗传基础的探索。

【数据集背景】

常见疾病基因组学中心（CCDG）是一个面向常见疾病基因组学研究的方向性项目，其中心血管方向关注冠心病等循环系统疾病的遗传机制。该数据集即出自这一背景，属于 CCDG 心血管方向下“冠心病遗传学”主题的组成部分，具体聚焦于冠心病易感家系的特征描述。冠心病作为常见的循环系统疾病，其家族聚集现象提示遗传因素在发病中具有作用，对易感家系进行系统刻画是理解其遗传基础的重要环节。该数据集正是围绕这一目标组织，主题标签为 Genomics，表明其内容属于基因组学范畴。

【数据内容】

该数据集的主题为冠心病易感家系的特征描述，即对具有冠心病易感性的家系进行特征层面的刻画。其英文名称中“Characterizaton of Coronary Prone Pedigrees”直接对应这一内容定位。数据集所属方向为心血管，所属疾病领域为冠心病遗传学。关于具体的样本数量、家系数目、检测平台、变异位点数量、表型字段等细节，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于 omicsdi.org，并在本站归入循环系统疾病 / 其他分类。源站对其描述与数据集英文名称一致，即 Center for Common Disease Genomics [CCDG] - Cardiovascular: Genetics of Coronary Heart Disease - Characterizaton of Coronary Prone Pedigrees。关于样本采集地点、采集时间、招募方式、伦理审批信息以及原始数据产生机构等，源站未提供。

【适用场景】

基于其主题定位，该数据集适用于冠心病遗传学相关的研究场景，尤其是围绕易感家系开展的家系特征分析、遗传易感性探讨以及常见疾病基因组学框架下的心血管方向研究。主题标签 Genomics 表明其可服务于基因组学层面的分析工作。关于具体的适用分析类型、可支持的统计方法或建模用途，源站未提供。

【使用方法】

源站未提供该数据集的访问方式、下载格式、数据结构说明、使用协议或分析流程等信息。

【质量与限制】

源站未提供该数据集的质量评估、质控指标、数据完整性说明或已知局限性等信息。

【引用与许可】

源站未提供该数据集的引用方式、许可条款或使用限制等信息。

原始链接

https://omicsdi.org/dataset/project/PRJNA568202

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- OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
- ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据说明

Center for Common Disease Genomics [CCDG] - Cardiovascular: Genetics of Coronary Heart Disease - Characterizaton of Coronary Prone Pedigrees

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