Harmonia协调GWAS汇总统计—血脂与脂蛋白：HDL-C、LDL-C和非HDL-C，欧洲血统（第1部分，共4部分）
该数据集为Harmonia协调后的GWAS汇总统计，覆盖血脂与脂蛋白类别中的HDL胆固醇、LDL胆固醇和非HDL胆固醇，样本为欧洲血统人群，属于4部分中的第1部分
基本信息
资源简介
Harmonia协调GWAS汇总统计—血脂与脂蛋白：HDL-C、LDL-C和非HDL-C，欧洲血统（第1部分，共4部分）
Harmonia harmonized GWAS summary statistics — Lipids and lipoproteins: HDL-C, LDL-C, and non-HDL-C, European ancestry (part 1 of 4)
该数据集为Harmonia协调后的GWAS汇总统计，覆盖血脂与脂蛋白类别中的HDL胆固醇、LDL胆固醇和非HDL胆固醇，样本为欧洲血统人群，属于4部分中的第1部分。数据经Harmonia v1.5.0处理，生成COJO和LD-score回归格式输出，每个研究归档同时提供GRCh38/hg38主构建与GRCh37/hg19 liftover构建，并附manifest文件列出研究特征。仅纳入允许公开再分发的许可研究，可用于血脂相关遗传关联分析与下游统计遗传学研究（来源 DOI 解析，Creative Commons Attribution 4.0 International 许可）。
【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）：该数据集包含3项公开研究的协调后GWAS汇总统计，覆盖一个性状类别：欧洲血统样本中的血脂与脂蛋白——HDL胆固醇、LDL胆固醇和非HDL胆固醇（第1部分，共4部分）。文件使用Harmonia v1.5.0（ 10.5281/zenodo.21420283）处理，该工具协调GWAS汇总统计并生成COJO和LD-score回归格式输出。每个按研究归档的压缩包（.tar.gz）包含GRCh38/hg38（主）和GRCh37/hg19（b37，通过liftover）两种构建的输出。清单文件（manifest_upload17.tsv）列出所有纳入研究及其性状名称、血统、构建、样本量、PMID、COJO变异数和LDSC变异数。仅纳入具有宽松公开再分发许可的研究；受数据使用协议或限制访问的研究被排除。
【主题与分类】
主题标签：GWAS summary statistics。本站分类：内分泌系统疾病/血脂异常。
【获取与许可】
源站页面：https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.23054918
使用许可：Creative Commons Attribution 4.0 International。
下载信息
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源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.23054918
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- 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:
数据集大小约 29.67 GB。
数据说明
本数据集包含3项公开研究的协调后GWAS汇总统计量，涵盖一个性状类别：血脂与脂蛋白——欧洲血统样本中的HDL胆固醇、LDL胆固醇和非HDL胆固醇（共4部分，此为第1部分）。文件使用Harmonia v1.5.0（https://github.com/CirculatoryHealth/Harmonia；DOI：10.5281/zenodo.21420283）处理，该工具可协调GWAS汇总统计量并生成COJO和LD-score回归格式的输出。每个单研究归档文件（.tar.gz）均包含GRCh38/hg38（主要）和GRCh37/hg19（b37，通过liftover转换）两种构建版本的输出。清单文件（manifest_upload17.tsv）列出了所有纳入研究及其性状名称、血统、构建版本、样本量、PMID、COJO变异数和LDSC变异数。仅纳入具有宽松公共再分发许可的研究；受数据使用协议约束或访问受限的研究被排除。本数据集是Zenodo系列上传的一部分，该系列涵盖使用Harmonia处理的116项GWAS汇总统计量。随附的软件论文为：van der Laan SW等，Harmonia：一套将GWAS汇总统计量协调至标准化格式的工具集。F1000Research（2026）。
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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