牧羊人的故事:跨9个犬种的全基因组研究揭示比利时牧羊犬中两个位点调控果糖胺血清浓度
该数据集来自search.dataone.org,聚焦犬类糖尿病相关研究,包含9个犬种的全基因组关联分析数据。研究以血清果糖胺浓度为主要表型,该指标反映过去数周至数月的血糖周转情况

基本信息
资源简介
牧羊人的故事:跨9个犬种的全基因组研究揭示比利时牧羊犬中两个位点调控果糖胺血清浓度
The shepherds' tale: a genome-wide study across 9 dog breeds implicates two loci in the regulation of fructosamine serum concentration in Belgian shepherds
该数据集来自search.dataone.org,聚焦犬类糖尿病相关研究,包含9个犬种的全基因组关联分析数据。研究以血清果糖胺浓度为主要表型,该指标反映过去数周至数月的血糖周转情况。在全部犬种合并分析中未发现全基因组显著关联,但品种特异性分析在比利时牧羊犬的CFA 3上发现显著关联,附近区域包含LETM1和GAPDH等与葡萄糖代谢相关的重要候选基因。数据可用于探索犬类血糖调控的遗传基础、品种特异性关联及基因-基因相互作用研究(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):糖尿病在犬和人类中都是严重的健康问题。某些犬种该病患病率高,而其他犬种风险较低。果糖胺和糖化血红蛋白(HbA1c)是血糖的两个主要生物标志物,其血清浓度反映过去数周至数月的葡萄糖周转情况。在本研究中,我们利用来自九个犬种的数据,在健康犬中寻找影响血清果糖胺浓度变异的遗传因素。将所有犬种合并考虑时,我们未发现与血清果糖胺浓度全基因组显著的关联。然而,通过进行品种特异性分析,我们在比利时牧羊犬中揭示了CFA 3上的一个关联(校正p值 ≈ 1.68 × 10⁻⁶)。该关联区域及其邻近区域包含有趣的候选基因,如LETM1和GAPDH,它们在葡萄糖代谢中具有重要作用。
【主题与分类】
主题标签:epistasis、diabetes、Canis lupus familiaris、breed、GWAS、fructosamine、Belgian shepherd、dog、breed specific sweep、gene-gene interaction。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://search.dataone.org/view/sha256%3A82c5e0a38b1220bd346af3f436fe006426f798eef00a5dd2c1c0ad6963684c95
使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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- OpenDataLab:
数据说明
糖尿病是犬和人类面临的严重健康问题。某些犬种该病患病率较高,而其他犬种风险较低。果糖胺和糖化血红蛋白(HbA1c)是血糖的两种主要生物标志物,其血清浓度反映过去数周至数月内的葡萄糖周转情况。本研究利用九个犬种的数据,在健康犬中寻找影响血清果糖胺浓度变异的遗传因素。将所有犬种合并考虑时,我们未发现任何与血清果糖胺浓度在全基因组范围内显著相关的位点。然而,通过进行犬种特异性分析,我们在比利时牧羊犬中发现了位于CFA 3上的一个关联(校正p值 ≈ 1.68 × 10⁻⁶)。该关联区域及其邻近区域含有有趣的候选基因,如LETM1和GAPDH,这些基因在葡萄糖代谢中具有重要作用,且此前已被认为与糖尿病的病因学相关。为进一步探究这种犬种特异性的遗传学基础,我们在全基因组范围内筛选了比利时牧羊犬特有的杂合性降低片段。
这揭示了一个杂合性降低的区域,该区域与CFA3上的关联区域显示出统计学显著的交互作用(p = 0.025)。此区域还包含一些有趣的候选基因和调控区域,但交互作用的确切机制仍不清楚。尽管如此,这一发现为犬类复杂性状的品种特异性遗传效应提供了一个合理的解释。牧羊犬品种患糖尿病的风险较低。比利时牧羊犬中的发现可能与针对该疾病的保护机制有关。进一步了解葡萄糖代谢的调控机制,可能有助于改进糖尿病的诊断和治疗方法。
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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