强直性脊柱炎及其关节外表现共享非HLA遗传结构分析与GWAS汇总数据
该数据集为强直性脊柱炎及其关节外表现共享非HLA遗传结构研究的配套代码与汇总数据,包含按运行顺序排列的R与Python分析脚本及Windows启动器,以及强直性脊柱炎、前葡萄膜炎、炎症性肠病和银屑病的基因组结构方程模型共同因子GWAS汇总统计和固定效应逆方差荟萃分析结果,另附补充表格与MAGMA、细

基本信息
资源简介
强直性脊柱炎及其关节外表现共享非HLA遗传结构分析与GWAS汇总数据
Code and GWAS summary statistics for "Shared non-HLA genetic architecture of ankylosing spondylitis and its extra-articular manifestations"
该数据集为强直性脊柱炎及其关节外表现共享非HLA遗传结构研究的配套代码与汇总数据,包含按运行顺序排列的R与Python分析脚本及Windows启动器,以及强直性脊柱炎、前葡萄膜炎、炎症性肠病和银屑病的基因组结构方程模型共同因子GWAS汇总统计和固定效应逆方差荟萃分析结果,另附补充表格与MAGMA、细胞类型富集、scDRS等结果表,可用于复现分析并探索相关疾病的共享遗传机制(来源 DOI 解析,Creative Commons Attribution 4.0 International 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2026。
【主题与分类】
主题标签:ankylosing spondylitis、anterior uveitis、inflammatory bowel disease、psoriasis、GWAS summary statistics、genomic SEM、scDRS、Tabula Sapiens。本站分类:消化系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.23551623
使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。
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源站:https://doi.org/10.5281/zenodo.23551623
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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:
数据集大小约 2.04 GB。
数据说明
随稿提供的分析代码和汇总数据:“强直性脊柱炎及其关节外表现共享的非HLA遗传结构定位于人体各器官的髓系和淋系免疫细胞”(Xu Q, Li S, Xiao C, Tian D, Chen H;已投稿)。内容:- code:按运行顺序排列的所有分析脚本(01-15;R和Python),附Windows启动器。- F_SpA_factorGWAS_.tsv.gz:强直性脊柱炎、前葡萄膜炎、炎症性肠病和银屑病的基因组结构方程模型(Genomic SEM)共同因子GWAS(GRCh37;已去除扩展MHC chr6:24-36 Mb;有效N = 84,294)。- AS/AU/IBD/PSO_meta_.tsv.gz:固定效应逆方差meta分析,合并FinnGen R13与Million Veteran Program、UK Biobank、Regeneron、IIBDGC或Pan-UK Biobank的汇总统计量(GRCh37)。- 补充表S1-S8、表2及结果表(MAGMA、细胞类型富集、scDRS、前节图谱、SMR/coloc、DGIdb)。- scDRS基因集及141,448个Tabula Sapiens 2.0免疫细胞的单细胞得分。- README.md(列定义)和MANIFEST.csv(文件大小和MD5校验和)。大文件按染色体拆分(必要时进一步拆分为_partNN),使每个文件≤ 20 MB。
请同时引用原始数据来源(FinnGen、MVP、UK Biobank、IIBDGC、Regeneron、Pan-UK Biobank、Tabula Sapiens、GEO GSE199013、eQTLGen、GTEx)。
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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