葡萄糖激酶新型框内插入缺失变异与MODY2的结构与动态特征研究

该数据集为一项关于葡萄糖激酶新型框内插入缺失变异的结构与动态特征研究的补充表格,该变异与 maturity-onset diabetes of the young type 2(MODY2)相关

Harvard DataverseHarvard Dataverse
dataverse
浏览 14
基因组分类Medicine, Health and Life Sciences
Structural and dynamic characterization of a novel in-frame insertion-deletion variant in glucokinase associated with maturity-onset diabetes of the young type 2

基本信息

模态
基因组
大小
0.000139776 GB
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

葡萄糖激酶新型框内插入缺失变异与MODY2的结构与动态特征研究

Structural and dynamic characterization of a novel in-frame insertion-deletion variant in glucokinase associated with maturity-onset diabetes of the young type 2

该数据集为一项关于葡萄糖激酶新型框内插入缺失变异的结构与动态特征研究的补充表格,该变异与 maturity-onset diabetes of the young type 2(MODY2)相关。数据来源于 Harvard Dataverse,由作者 Vairo, Filippo 发布,发布时间为 2026 年,主题标签涵盖 Medicine, Health and Life Sciences。数据可用于内分泌、营养和代谢疾病及糖尿病领域的研究,特别是针对 MODY2 相关基因变异的结构与动态分析(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):以下内容的补充表格:葡萄糖激酶中一种与 maturity-onset diabetes of the young type 2 相关的新型框内插入缺失变异的结构与动态特征

【主题与分类】

主题标签:Medicine, Health and Life Sciences。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病。

【获取与许可】

源站页面:https://dataverse.harvard.edu/citation?persistentId=doi:10.7910/DVN/OLC16E

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

下载信息

注册下载

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。

免登录

有偿下载

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)

暂未开放

当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站:https://doi.org/10.7910/DVN/OLC16E

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。

数据集大小约 139.8 KB。

数据说明

补充表格:与青年发病型糖尿病2型相关的新型葡萄糖激酶框内插入缺失变异的结构和动态特征

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。

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案