T2D-GENES 多族裔外显子组测序研究:KARE

该数据集来自 T2D-GENES 项目的多族裔外显子组测序研究,包含来自 14 个队列的 12,940 名个体,其中 6,504 例 2 型糖尿病患者和 6,436 名对照,覆盖欧洲、东亚、南亚、美洲西班牙裔和非洲裔五个 ancestry 群体

omicsdi
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基因组分类Genomic
T2D-GENES Multi-Ethnic Exome Sequencing Study: KARE

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

T2D-GENES 多族裔外显子组测序研究:KARE

该数据集来自 T2D-GENES 项目的多族裔外显子组测序研究,包含来自 14 个队列的 12,940 名个体,其中 6,504 例 2 型糖尿病患者和 6,436 名对照,覆盖欧洲、东亚、南亚、美洲西班牙裔和非洲裔五个 ancestry 群体。测序在 Broad Institute 使用 Agilent v2 捕获试剂和 Illumina HiSeq 平台完成。数据可用于评估低频变异在 2 型糖尿病风险中的作用,以及比较不同 ancestry 群体间风险变异分布的异同(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):T2D-GENES(Type 2 Diabetes Genetic Exploration by Next-Generation Sequencing in Multi-Ethnic Samples)是一个由 NIDDK 资助的国际研究联盟,旨在通过多族裔测序研究识别 2 型糖尿病(T2D)的遗传变异。T2D-GENES Project 1 是一项多族裔测序研究,旨在评估较不常见的变异是否在 T2D 风险中发挥作用,并评估 T2D 风险变异在不同 ancestry 群体中分布的相似性和差异。个体来自表 1 中列出的 14 个队列。策略是对 12,940 名个体进行深度外显子组测序,其中 6,504 例 T2D 和 6,436 名对照,分为五个 ancestry 群体:欧洲人、东亚人、南亚人、美洲西班牙裔和非洲裔美国人。测序在 Broad Institute 使用 Agilent v2 捕获试剂在 Illumina HiSeq 平台上进行。

【主题与分类】

主题标签:Genomic。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/dbgap/phs001096

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    • 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

T2D-GENES(多族裔样本二代测序2型糖尿病遗传探索)是由NIDDK资助的国际研究联盟,旨在通过多族裔测序研究识别2型糖尿病(T2D)的遗传变异。T2D-GENES项目1是一项多族裔测序研究,旨在评估较少见变异是否在T2D风险中发挥作用,并评估不同祖先群体中T2D风险变异分布的相似性和差异。个体来自表1所列的14个队列。策略是对12,940名个体进行深度外显子组测序,其中6,504例T2D患者和6,436名对照,分为五个祖先群体:欧洲人、东亚人、南亚人、美洲西班牙裔和非洲裔美国人。测序在Broad Institute使用Agilent v2捕获试剂在Illumina HiSeq机器上进行。请注意,虽然我们在出版物和下文总结了完整样本列表,但奥格斯堡地区健康合作研究(KORA)没有子研究,因为它未同意存入dbGAP。表1。

T2D-GENES全外显子组测序研究 祖先 研究 原产国 #病例 #对照 非裔美国人 杰克逊心脏研究 美国 502 527 非裔美国人 维克森林医学院研究 美国 518 532 东亚 韩国协会研究项目 韩国 526 561 东亚 新加坡糖尿病队列研究;新加坡前瞻性研究计划 新加坡(华人) 486 592 欧洲 德系犹太人 美国、以色列 506 352 欧洲 男性代谢综合征研究(METSIM) 芬兰 484 498 欧洲 芬兰-美国非胰岛素依赖型糖尿病遗传学研究(FUSION) 芬兰 472 476 欧洲 奥格斯堡地区合作健康研究(KORA) 德国 97 90 欧洲 英国2型糖尿病遗传学联盟(UKT2D) 英国 322 320 欧洲 马尔默-博特尼亚研究 芬兰、瑞典 478 443 西班牙裔 圣安东尼奥家庭心脏研究,圣安东尼奥家庭糖尿

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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