早孕期DNA甲基化组分析识别妊娠期糖尿病新型预测因子

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.22913916

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

该数据集包含用于识别妊娠期糖尿病（GDM）早期妊娠表观遗传生物标志物的DNA甲基化数据，这些标志物可预测妊娠24–28周时的GDM。DNA甲基化谱分析使用Illumina Infinium MethylationEPIC Array v1.0进行，对早期妊娠期间采集的母体血液中的CpG甲基化进行全基因组评估。经过质量控制和统计分析，识别出与随后发生GDM相关的差异甲基化CpG位点。为进一步评估和验证候选生物标志物，对全基因组甲基化分析中识别出的选定CpG位点进行了靶向亚硫酸氢盐测序。靶向测序数据提供了候选基因组区域和CpG位点的独立甲基化测量值。该数据集包括甲基化测量值以及生物标志物分析所需的相关临床和母体特征。这些数据用于开发和评估基于DNA甲基化的预测模型，以在常规24–28周诊断窗口之前识别GDM发生风险增加的女性。

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。