8q21.13 功能位点与 FABP4 水平及冠心病和 2 型糖尿病因果关联研究的汇总水平数据

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.3576593

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

引言 这些是以下研究中呈现的汇总级数据：“A functional locus at 8q21.13 associated to FABP4 levels and causally links coronary artery disease and type 2 diabetes”。未发表。（暂定标题）如果您使用这些数据，请引用此DOI或（预印本）当可用时。如果您对本研究或这些文件有任何问题或评论，请通过以下方式联系我：Sander W. van der Laan，博士 | Central Diagnostics Laboratory, Division Laboratory, Pharmacy and Biomedical genetics, Circulatory Health Program, University Medical Center Utrecht, Utrecht University | s.w.vanderlaan-2 [at] umcutrecht [dot] nl 或 s.w.vanderlaan [at] gmail [dot] com | @swvanderlaan 文件和描述 有三个文件可用：meta.GWAS.FABP4.1Gp1.EUR.MODEL1.* - 压缩文件，包含模型1（FABP4 ~ SNP + age + sex + PC1-10 + study specific covariates）的所有（未过滤）荟萃分析结果。

发现数据集以“summaryQC.ELISAonly.txt.gz”结尾；复制数据集以“summaryQC.OLINKonly.txt.gz”结尾；合并数据集以“summaryQC.txt.gz”结尾。meta.GWAS.FABP4.1Gp1.EUR.MODEL2.——包含模型2（FABP4 ~ SNP + 年龄 + 性别 + PC1-10 + 研究特定协变量 + BMI）所有（未过滤的）荟萃分析结果的gzip压缩文件。发现数据集以“summaryQC.ELISAonly.txt.gz”结尾；复制数据集以“summaryQC.OLINKonly.txt.gz”结尾；合并数据集以“summaryQC.txt.gz”结尾。meta.GWAS.FABP4.1Gp1.EUR.MODEL3.——包含模型3（FABP4 ~ SNP + 年龄 + 性别 + PC1-10 + 研究特定协变量 + BMI + eGFR）所有（未过滤的）荟萃分析结果的gzip压缩文件。发现数据集以“summaryQC.ELISAonly.txt.gz”结尾；复制数据集以“summaryQC.OLINKonly.txt.gz”结尾；合并数据集以“summaryQC.txt.gz”结尾。所有这些文件具有相同的布局，并且均为gzip压缩格式。用于GWAS荟萃分析的参考面板是1000G phase 1，version 3（即所谓的“ALL.wgs.integrated_phase1_v3.20101123.snps_indels_sv.sites”）。

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。