整合基因组学与转录组学预测糖尿病视网膜病变易感基因

数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3A6abd27481c316ef45c7c5b384216de6c59771ff01ea65e64e1d2294969bf69a7

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

我们确定了来自匹配的1型糖尿病个体（伴或不伴视网膜病变）的淋巴母细胞样细胞系中，对高糖反应的差异基因表达。对葡萄糖反应差异最大的基因，在全基因组关联研究荟萃分析中评估了其与糖尿病视网膜病变的关联。对葡萄糖反应基因的表达数量性状位点（eQTLs）进行了与糖尿病视网膜病变关联的检测。我们在较小的关联p值中检测到葡萄糖反应基因eQTLs的富集，并确定FLCN为糖尿病视网膜病变的易感基因。在糖尿病视网膜病变个体中，FLCN对葡萄糖的反应表达更高。独立的糖尿病患者队列揭示了FLCN eQTLs与糖尿病视网膜病变的关联。孟德尔随机化证实了FLCN表达增加对视网膜病变的直接正向效应。整合遗传关联……

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。