NIDDK IBD Genetics Consortium 溃疡性结肠炎全基因组关联研究数据集
该数据集来自 NIDDK IBD Genetics Consortium,收录了 1,028 名具有欧洲血统的非西班牙裔白人溃疡性结肠炎个体的全基因组关联研究数据,受试者均来自北美,且仅纳入左侧或广泛性病变者,排除了单纯直肠炎患者

基本信息
资源简介
NIDDK IBD Genetics Consortium 溃疡性结肠炎全基因组关联研究数据集
该数据集来自 NIDDK IBD Genetics Consortium,收录了 1,028 名具有欧洲血统的非西班牙裔白人溃疡性结肠炎个体的全基因组关联研究数据,受试者均来自北美,且仅纳入左侧或广泛性病变者,排除了单纯直肠炎患者。基因分型在 Feinstein Institute for Medical Research 使用 Illumina HumanHap300v2 和 HumanHap550v3 BeadChip 完成。该数据可用于溃疡性结肠炎的遗传易感性研究、与克罗恩病等其他炎症性肠病数据的比较分析,以及炎症性肠病相关基因位点的探索(来源 omicsdi.org)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包含 1,028 名具有欧洲血统的非西班牙裔白人溃疡性结肠炎个体的数据,这些个体被纳入 Silverberg 等人(2009 年)发表的一项全基因组关联研究。这些个体在北美被确认,并被选择为左侧或广泛性病变(即仅患有直肠炎的个体被排除)。基因分型在 Feinstein Institute for Medical Research 使用 Illumina HumanHap300v2(n = 540)和 HumanHap550v3(n = 488)Genotyping BeadChip 完成。对照数据(未包含在内)来自 NIDDK IBD Genetics Consortium 的克罗恩病 GWAS(可从 dbGaP 获取)以及存放在 Illumina iControlDB 中的研究 64 和 65。该数据集中的七百八十名个体取自 NIDDK IBD Genetics Consortium 细胞系库( i
【主题与分类】
主题标签:Genomics。本站分类:消化系统疾病/炎症性肠病。
【获取与许可】
源站页面:https://omicsdi.org/dataset/ega/phs000345.v1.p1
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://omicsdi.org/dataset/ega/phs000345.v1.p1
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
该数据集包含1,028名患有溃疡性结肠炎的白人、非西班牙裔、欧洲血统个体的数据,这些个体被纳入Silverberg等人(2009年)发表的一项全基因组关联研究。这些个体在北美被确认,并选择患有左侧或广泛性疾病(即仅患有直肠炎的个体被排除)。基因分型在Feinstein医学研究所使用Illumina HumanHap300v2(n = 540)和HumanHap550v3(n = 488)基因分型BeadChips进行。对照数据(未包括在内)来自NIDDK IBD遗传学联盟的克罗恩病GWAS(可从dbGaP获取)以及存放在Illumina iControlDB中的研究64和65。本数据集中有780名个体取自NIDDK IBD遗传学联盟细胞系库(http://www.niddkrepository.org)。这些个体在文件dbGaP_SubjectDS.txt中被标识。这些个体的受试者ID可用于通过该库请求相应的样本进行后续研究。
此外,还纳入了这些个体的完整表型数据,这些数据是使用联盟的表格和表型手册(两者均已附上)收集的。其余248名个体是从联盟成员或其合作者先前建立的既有收集样本中识别出的。对于这些样本,表型文件中的若干项目不完整。希望重复Silverberg等人结果的研究者应注意,该分析排除了6名基因型缺失率>0.07的个体(最终共留下1,022份患病样本)。此外,该出版物中报告的次数等位基因频率(MAFs)仅使用纳入等位基因关联检验的个体进行计算(对于纳入HumanHap300的SNP,n=977;对于仅纳入HumanHap550的SNP,n=476)。这些检验使用条件逻辑回归进行。
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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