基于Alphagenome分析CYP21A2基因单核苷酸替换的数据集
该数据集来自Harvard Dataverse,围绕使用Alphagenome分析CYP21A2基因单核苷酸替换展开,属于内分泌系统疾病与先天性肾上腺皮质增生症方向

基本信息
资源简介
基于Alphagenome分析CYP21A2基因单核苷酸替换的数据集
Dataset for: Analysis of single nucleotide substitution in CYP21A2 gene using Alphagenome
该数据集来自Harvard Dataverse,围绕使用Alphagenome分析CYP21A2基因单核苷酸替换展开,属于内分泌系统疾病与先天性肾上腺皮质增生症方向。数据按四个资源组织:Supplementary Data 1为包含19个工作表的分析工作簿,Supplementary Data 2为完整TSV表格及配套JSON和RIS文件,Supplementary Data 3为保留track级与junction级输出的六个压缩评分文件,Supplementary Data 4由两部分源数据压缩包组成,保存检索到的源记录、参考序列、模型元数据、缓存预测与分析脚本。可用于CYP21A2变异相关的预测分析研究(来源 DOI 解析)。
【数据集背景】
源站首次发布:2026。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):用于使用Alphagenome分析CYP21A2基因单核苷酸替换的数据。随附数据组织为四个资源。Supplementary Data 1(CYP21A2_variant_catalogue.xlsx)提供19个工作表的分析工作簿。Supplementary Data 2(CYP21A2_supplementary_tables.zip)提供完整的TSV表格以及配套的JSON和RIS文件。Supplementary Data 3(CYP21A2_raw_prediction_scores.zip)提供六个压缩评分文件,保留track级和junction级输出。Supplementary Data 4由CYP21A2_source_data_part1.zip和CYP21A2_source_data_part2.zip组成,二者共同保存检索到的源记录、参考序列、模型元数据、缓存预测和分析脚本。这两个源数据部分在共同的文件夹结构中保留互补文件。Supplementary data文件描述标识每个工作簿工作表以及每个ta
【主题与分类】
主题标签:Medicine, Health and Life Sciences、CYP21A2。本站分类:内分泌系统疾病/先天性肾上腺皮质增生症。
【获取与许可】
源站页面:https://dataverse.harvard.edu/citation?persistentId=doi:10.7910/DVN/CZDL3K
下载信息
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需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
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公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
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使用方式
数据集获取
源站:https://doi.org/10.7910/DVN/CZDL3K
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:
数据集大小约 30.0 MB。
数据说明
使用Alphagenome分析CYP21A2基因单核苷酸替换的数据。随附数据分为四个资源。补充数据1(CYP21A2_variant_catalogue.xlsx)提供包含19个工作表的分析工作簿。补充数据2(CYP21A2_supplementary_tables.zip)提供完整的TSV表格及配套的JSON和RIS文件。补充数据3(CYP21A2_raw_prediction_scores.zip)提供六个压缩评分文件,保留轨迹级和连接级输出。补充数据4包括CYP21A2_source_data_part1.zip和CYP21A2_source_data_part2.zip,二者共同保存检索到的源记录、参考序列、模型元数据、缓存预测和分析脚本。两个源数据部分在共同的文件夹结构内保存互补文件。补充数据文件说明标识了每个工作簿工作表以及每个表格、评分和源数据组件。工作簿包含选定列以便于检查;TSV和压缩矩阵保留更完整的注释和输出。原始来源断言、缺失值和未解决的映射均予以保留。
Atlas 评分与直接 16,384-bp 预测分别标注,不应在未考虑其不同协议的情况下合并。“References”工作表保留了分析期间使用的 37 篇参考文献书目。其 reference_number 值为分析标识符,并不表示本手稿中的引用编号。本手稿的书目对其引用更具权威性。PubMed_inventory.tsv 包含经核对后的 1,538 条检索清单,而 PubMed_article_inventory.ris 包含 1,532 条期刊文章记录。源数据 README 记录了软件要求、脚本顺序限制及后处理步骤。API 凭据已排除。评分反映截至 2026 年 10 月 1 日分析截止日期所获得的 API 响应;若服务模型或源数据发生变化,未来重新运行可能有所不同。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
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