UK10K 罕见缺损数据集
该数据集基于 TwinsUK 和 ALSPAC 队列 4000 个样本的全基因组序列(6x 覆盖度)以及针对极端表型选取的 6000 个样本的外显子序列,旨在寻找与疾病表型相关的低频/罕见变异

基本信息
资源简介
UK10K 罕见缺损数据集
UK10K RARE COLOBOMA 来源于 omicsdi.org,属于 UK10K 项目的一部分。该数据集基于 TwinsUK 和 ALSPAC 队列 4000 个样本的全基因组序列(6x 覆盖度)以及针对极端表型选取的 6000 个样本的外显子序列,旨在寻找与疾病表型相关的低频/罕见变异。研究重点覆盖心血管相关数量性状、肥胖及相关代谢性状、神经发育障碍以及少量极端临床表型,可用于罕见变异关联分析及后续插补扩展研究(来源 omicsdi.org)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):在 UK10K 项目中,我们提出了一系列互补的遗传学方法,以寻找导致疾病表型的新低频/罕见变异。这些方法将基于获取来自 TwinsUK 和 ALSPAC 队列的 4000 个样本的全基因组序列(6x 测序覆盖度),以及为极端表型选取的 6000 个样本的外显子序列(蛋白质编码区域及相关保守序列)。我们的研究将主要关注心血管相关数量性状、肥胖及相关代谢性状、神经发育障碍以及有限数量的极端临床表型,这些极端临床表型将为未来的家系性状测序提供概念验证。我们将直接分析队列中的数量性状以及极端样本中选定的性状,并使用低至 0.1% 等位基因频率的插补将分析扩展到更多样本集。
【主题与分类】
主题标签:Genomics。本站分类:循环系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://omicsdi.org/dataset/ega/EGAS00001000127
下载信息
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数据集获取
源站:https://omicsdi.org/dataset/ega/EGAS00001000127
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- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
在UK10K项目中,我们提出了一系列互补的遗传学方法,旨在发现导致疾病表型的新低频/罕见变异。这些方法将基于获取来自TwinsUK和ALSPAC队列的4000个样本的全基因组序列(测序覆盖度为6倍),以及选取具有极端表型的6000个样本的外显子组序列(涵盖蛋白质编码区域及相关保守序列)。我们的研究将主要集中在心血管相关数量性状、肥胖及相关代谢性状、神经发育障碍以及有限数量的极端临床表型上,这些将为未来家族性性状测序提供概念验证。我们将直接分析队列中的数量性状和极端样本中的选定性状,并利用填充技术低至0.1%等位基因频率,将分析扩展至拥有全基因组基因型数据的更多样本集。在每个案例中,我们将研究插入缺失和更大的结构变异以及SNPs,并采用统计方法,既结合位点或通路中的罕见变异,也采用单变异分析方法。
眼睑缺损是最常见的显著发育性眼部缺陷,发生率约为每5000例活产中1例。它源于胚胎发生过程中视裂闭合失败。融合失败的位置和范围决定了临床表现和功能影响。约30%的眼睑缺损病例伴有其他系统性畸形。这些UK10K样本将主要包括无系统性受累的孤立性眼睑缺损病例(即非综合征性眼睑缺损)。家族研究的有力证据表明,眼睑缺损具有主要遗传成分,常染色体显性遗传是最常见的遗传模式。然而,许多病例为孤立性病例或显示复杂的家族聚集模式。导致孤立性眼睑缺损的基因在很大程度上仍不清楚,但在少数家族中,SHH、CHX10和PAX6的突变已
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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