T1DGC：1型糖尿病全基因组关联研究，2008
该数据集来自 omicsdi.org，属于内分泌、营养和代谢疾病下的糖尿病分类，主题标签为 Genomic。数据可用于 1 型糖尿病遗传关联分析及相关方法学研究（来源 omicsdi.org）
基本信息
资源简介
T1DGC：1型糖尿病全基因组关联研究，2008
T1DGC: Genome-Wide Association Study in Type 1 Diabetes, 2008 是一项面向1型糖尿病（T1D）的全基因组关联研究（GWAS）数据集，来源于 omicsdi.org，在内分泌、营养和代谢疾病分类下归入糖尿病方向，主题标签为 Genomic。该研究由美国国立卫生研究院（NIH）和青少年糖尿病研究基金会（JDRF）资助，由1型糖尿病遗传学联盟（T1DGC）主办，其核心目标是在已有病例对照资源的基础上扩展样本规模，以开展一项具有充分统计效力的荟萃分析。数据集所对应的研究背景可追溯至 Wellcome Trust Case Control Consortium（WTCCC）于2007年在《Nature》上发表的七种常见疾病大规模关联研究，英国境内的1型糖尿病病例即属于该联盟的组成部分。整体而言，该数据集属于基因组学与糖尿病遗传学研究交叉领域的重要资源，可用于1型糖尿病遗传关联分析及相关方法学研究。
【数据集背景】
1型糖尿病是一种由遗传与环境因素共同作用导致的自身免疫性代谢疾病，识别其易感基因位点是遗传学研究的重要方向。全基因组关联研究通过在大规模样本中系统检测基因组变异与疾病状态的统计关联，为揭示复杂疾病的遗传基础提供了有效手段。本数据集的产生正是这一研究范式的延续：英国1型糖尿病病例最初作为 Wellcome Trust Case Control Consortium（WTCCC）的组成部分参与研究，该联盟于2007年在《Nature》第447卷661至678页发表了针对七种常见疾病约14,000例病例与3,000例共享对照的全基因组关联研究（PubMed编号17554300）。在此基础上，由NIH与JDRF资助、T1DGC主办的研究进一步扩展了病例组与对照组，以期通过更大样本量的荟萃分析获得更稳健的关联信号。
【数据内容】
该数据集为全基因组关联研究数据，主题标签为 Genomic，所属分类为内分泌、营养和代谢疾病下的糖尿病。源站描述主要交代了研究的疾病对象（1型糖尿病）、研究类型（GWAS）以及样本扩展与荟萃分析的研究设计意图，并给出了相关研究的发表信息。关于数据的具体样本量、检测平台、基因型标记数量、质量控制指标及文件组织形式等细节，源站未提供。
【采集与来源】
数据来源站为 omicsdi.org。研究样本涉及英国境内的1型糖尿病病例，这些病例最初纳入 Wellcome Trust Case Control Consortium（WTCCC）的研究框架，该联盟网站为 http://www.wtccc.org.uk。本研究在WTCCC所用病例与对照的基础上进行了扩展，由1型糖尿病遗传学联盟（T1DGC）主办，并获得NIH与JDRF资助。研究的撰写形式见 Barrett, J.C.、Clayton, D.G.、Concannon, P.、Akolkar, B.、Cooper, J.D.、Erlich, H.A.、Julier, C.、Morahan, G.、Nerup, J.、Nierras, C.、Plagnol, V.、Pociot, F.、Schuilenburg, H.、Smyth, D.J.、Stevens, H.、Todd, J.A.、Walker, N.M.、Rich, S.S. 等作者的合作论文。样本采集地点、时间跨度与伦理审批等信息，源站未提供。
【适用场景】
依据其主题与来源描述，该数据集可用于1型糖尿病的遗传关联分析，例如在全基因组范围内考察遗传变异与1型糖尿病易感性之间的统计关联；也可用于与WTCCC等既有研究进行整合的荟萃分析，以提升关联检测的统计效力。此外，该数据适合作为糖尿病遗传学及相关方法学研究的基础资源，支持对复杂疾病遗传架构的探索。其他具体应用方向源站未提供。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用说明，包括数据获取方式、访问权限、文件格式、分析流程与推荐软件工具等均未在现有信息中说明。
【质量与限制】
该研究在设计上强调通过扩展WTCCC的病例与对照群体来构建统计效力充分的荟萃分析，这体现了其对样本规模与检验效能的重视。然而，关于数据的具体质量控制措施、基因型分型精度、人群分层处理、缺失率以及潜在混杂因素的控制情况，源站未提供。数据集在人群构成上涉及英国1型糖尿病病例，其结论向其他人群的外推能力亦缺乏源站说明。
【引用与许可】
使用该数据集时应引用其对应的研究论文，作者包括 Barrett, J.C.、Clayton, D.G.、Concannon, P.、Akolkar, B.、Cooper, J.D.、Erlich, H.A.、Julier, C.、Morahan, G.、Nerup, J.、Nierras, C.、Plagnol, V.、Pociot, F.、Schuilenburg, H.、Smyth, D.J.、Stevens, H.、Todd, J.A.、Walker, N.M.、Rich, S.S. 等。研究背景中涉及的WTCCC研究应引用 Wellcome Trust Case Control Consortium (2007) Genome-wide association study of 14,000 cases of seven common diseases and 3,000 shared controls. Nature, 447, 661-678（PubMed: 17554300）。关于数据集的许可协议与使用条款，源站未提供。
下载信息
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暂未开放公开下载
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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://omicsdi.org/dataset/dbgap/phs000180
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
英国的1型糖尿病（T1D）病例是Wellcome Trust Case Control Consortium（WTCCC，http://www.wtccc.org.uk）的一部分，该联盟于2007年首次报道：Wellcome Trust Case Control Consortium (2007) Genome-wide association study of 14,000 cases of seven common diseases and 3,000 shared controls. Nature, 447, 661-678. [PubMed: 17554300] 在这项由NIH和JDRF资助、由Type 1 Diabetes Genetics Consortium（T1DGC）赞助的全基因组关联研究（GWAS）中，我们得以扩展WTCCC所使用的病例组和对照组，旨在进行一项具有充分统计效能的荟萃分析。该研究写成如下论文：Barrett, J.C., Clayton, D.G., Concannon, P., Akolkar, B., Cooper, J.D., Erlich, H.A., Julier, C., Morahan, G., Nerup, J., Nierras, C., Plagnol, V., Pociot, F., Schuilenburg, H., Smyth, D.J., Stevens, H., Todd, J.A., Walker, N.M., Rich, S.S. and The Type 1 Diabetes Genetics Consortium Genome-wide association study and meta-analysis find that over 40 loci affect risk of type 1 diabetes. Nature Genetics, PMID: 19430480 . 资源——数据：* 本研究的病例数据存放于此（即
在dbGaP中）* 本实验的对照数据——受试者来自1958年英国出生队列——已存放于欧洲基因型档案馆（EGA）：http://www.ebi.ac.uk/ega/，WTCCC数据也可从该处获取。* 关于如何申请荟萃分析所有组成部分的完整说明，请见：http://www.t1dbase.org/page/PosterView/display/poster_id/324 * 同一批病例受试者的额外遗传数据，包括部分HLA分型，可从青少年糖尿病研究基金会/惠康基金会糖尿病与炎症实验室（JDRF/WT-DIL）获取：http://www-gene.cimr.cam.ac.uk/todd/ 资源——样本：病例与对照DNA样本同样可获取：* 病例DNA样本可从上述JDRF/WT-DIL获取，并将可从位于罗格斯大学的NIDDK遗传学资源库获取：https://www.niddkrepositor
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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