Harmonia 统一 GWAS 汇总统计—血脂与脂蛋白：总胆固醇与甘油三酯，欧洲血统（第 2 部分，共 4 部分）
该数据集为 Harmonia 统一处理的 GWAS 汇总统计，聚焦血脂与脂蛋白中的总胆固醇和甘油三酯，覆盖欧洲血统样本，属于 4 部分中的第 2 部分，共纳入 2 项公开研究
基本信息
资源简介
Harmonia 统一 GWAS 汇总统计—血脂与脂蛋白：总胆固醇与甘油三酯，欧洲血统（第 2 部分，共 4 部分）
Harmonia harmonized GWAS summary statistics — Lipids and lipoproteins: Total cholesterol and triglycerides, European ancestry (part 2 of 4)
该数据集为 Harmonia 统一处理的 GWAS 汇总统计，聚焦血脂与脂蛋白中的总胆固醇和甘油三酯，覆盖欧洲血统样本，属于 4 部分中的第 2 部分，共纳入 2 项公开研究。文件经 Harmonia v1.5.0 处理，生成 COJO 与 LD-score 回归格式输出，每个研究归档同时提供 GRCh38/hg38 主构建与经 liftover 的 GRCh37/hg19 构建，并附 manifest 清单列明研究、性状、血统、构建、样本量、PMID 及变异数。数据仅含允许公开再分发的研究，可用于血脂相关遗传关联分析与方法学复用（来源 DOI 解析，Creative Commons Attribution 4.0 Internat。
【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）：该数据集包含经统一处理的 GWAS 汇总统计，覆盖 2 项公开研究，涉及一个性状类别：欧洲血统样本中的血脂与脂蛋白——总胆固醇与甘油三酯（第 2 部分，共 4 部分）。文件使用 Harmonia v1.5.0（ 10.5281/zenodo.21420283）处理，该工具统一 GWAS 汇总统计并生成 COJO 和 LD-score 回归格式输出。每个按研究划分的归档文件（.tar.gz）包含 GRCh38/hg38（主）和 GRCh37/hg19（b37，经 liftover）两种构建的输出。清单文件（manifest_upload18.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约束的研究被排除。该数据集是……的一部分
【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.23054946
使用许可：Creative Commons Attribution 4.0 International。
下载信息
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数据集获取
源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.23054946
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- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
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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 25.46 GB。
数据说明
本数据集包含2项公开研究的协调后GWAS汇总统计量，涵盖一个性状类别：脂质与脂蛋白——欧洲血统样本中的总胆固醇和甘油三酯（第2部分，共4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_upload18.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。仅纳入具有宽松公开再分发许可的研究；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。配套软件论文为：van der Laan SW等，Harmonia：一套用于将GWAS汇总统计量协调为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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