全基因组孟德尔随机化研究揭示脑小血管病的可成药基因
该数据集整合了多项脑小血管病（CSVD）磁共振成像标志物的全基因组关联研究数据，主要包含基因型、基因表达及蛋白水平等遗传与分子模态信息，通过孟德尔随机化、共定位及中介分析等方法，系统评估了血液和脑组织中可成药基因对CSVD的因果效应及潜在机制，旨在为CSVD的药物靶点发现与优先级排序提供关键的遗传学证据和研发指导。
基本信息
资源简介
该数据集来源于一项旨在识别脑小血管病（CSVD）潜在治疗靶点的全基因组孟德尔随机化研究。数据集整合了六项大规模CSVD磁共振成像标志物的全基因组关联研究数据，通过两样本孟德尔随机化分析，评估了血液和脑组织中可成药基因的基因表达和蛋白水平对CSVD的潜在因果效应。研究内容包括共定位分析、重复研究验证，以及通过中介分析探索可成药基因与已知CSVD风险因素之间的潜在机制。此外，还进行了全表型组孟德尔随机化分析以评估靶向这些基因可能带来的不良反应。数据集最终识别出5个与CSVD显著相关的可成药基因，为CSVD的药物研发提供了优先级的遗传学证据。
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
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- OpenDataLab:
数据说明
该数据集来源于一项旨在识别脑小血管病（CSVD）潜在治疗靶点的全基因组孟德尔随机化研究。数据集整合了六项大规模CSVD磁共振成像标志物的全基因组关联研究数据，通过两样本孟德尔随机化分析，评估了血液和脑组织中可成药基因的基因表达和蛋白水平对CSVD的潜在因果效应。研究内容包括共定位分析、重复研究验证，以及通过中介分析探索可成药基因与已知CSVD风险因素之间的潜在机制。此外，还进行了全表型组孟德尔随机化分析以评估靶向这些基因可能带来的不良反应。数据集最终识别出5个与CSVD显著相关的可成药基因，为CSVD的药物研发提供了优先级的遗传学证据。
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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