VEGFA变异与VEGF水平变化数据集:VEGF对多囊卵巢综合征的贡献分析
本数据集来自 Dryad,对应一项 2012-2015 年开展的回顾性病例对照研究,旨在评估特定 VEGFA 变异导致的 VEGF 水平改变与多囊卵巢综合征(PCOS)风险之间的关联

基本信息
资源简介
VEGFA变异与VEGF水平变化数据集:VEGF对多囊卵巢综合征的贡献分析
Data from: Analysis of VEGFA variants and changes in VEGF levels underscores the contribution of VEGF to polycystic ovary syndrome
本数据集来自 Dryad,对应一项 2012-2015 年开展的回顾性病例对照研究,旨在评估特定 VEGFA 变异导致的 VEGF 水平改变与多囊卵巢综合征(PCOS)风险之间的关联。研究对象包括 382 名 PCOS 女性和 393 名对照女性,采用 ELISA 测定 VEGF 水平,并通过等位基因排斥法对 VEGFA 变异进行基因分型。在 12 个受检 VEGFA SNP 中,仅 rs3025020 的次要等位基因频率在 PCOS 病例中显著高于对照;rs3025020 和 rs2010963 基因型分别与 PCOS 风险升高和降低相关。该数据可用于探索 VEGFA 遗传变异、VEGF 水平与 PCOS 易感性之间的关系(来源 。
【数据集背景】
源站首次发布:2017。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景。血管内皮生长因子(VEGF)参与多囊卵巢综合征(PCOS)的发病机制,VEGFA 基因的遗传变异被认为与 VEGF 分泌和 PCOS 有关。目的。评估由特定 VEGFA 变异引起的 VEGF 水平改变与 PCOS 风险改变之间的关联。对象与方法。回顾性病例对照研究,于 2012-2015 年间进行。研究对象包括 382 名 PCOS 女性和 393 名对照受试者。ELISA 测定 VEGF 水平;VEGFA 变异的基因分型通过等位基因排斥法完成。结果。在 12 个受检 VEGFA SNP 中,仅 rs3025020 的次要等位基因频率在 PCOS 病例中显著高于对照女性。rs3025020 和 rs2010963 基因型分别与 PCOS 风险升高和降低相关。VEGF 水平的升高和降低与 rs3
【主题与分类】
主题标签:2014-2016、Vascular endothelial growth factor。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.nb1hc
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
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- OpenDataLab:
数据集大小约 108.1 KB。
数据说明
背景。血管内皮生长因子(VEGF)参与多囊卵巢综合征(PCOS)的发病机制,VEGFA基因的遗传变异被认为与VEGF分泌及PCOS有关。目的。评估由特定VEGFA变异引起的VEGF水平改变与PCOS风险变化之间的关联。对象与方法。回顾性病例对照研究,于2012-2015年间进行。研究对象包括382名PCOS女性患者和393名对照受试者。采用ELISA法测定VEGF水平;通过等位基因排斥法对VEGFA变异进行基因分型。结果。在12个检测的VEGFA SNPs中,仅rs3025020的次要等位基因频率在PCOS病例中显著高于对照女性。rs3025020和rs2010963基因型分别与PCOS风险增加和降低相关。VEGF水平的升高和降低分别与rs3025020和rs2010963相关。空腹胰岛素和HOMA-IR升高以及生物活性睾酮与rs3025020相关,而携带rs2010963与空腹胰岛素及游离和生物活性睾酮降低相关。
在12个VEGFA变异中,有9个处于连锁不平衡状态,从而能够构建9个位点的单倍型。在控制BMI、游离及生物活性睾酮、SHBG、游离胰岛素和HOMA-IR后,PCOS病例中CAACAGCGA单倍型频率增加。结论:本研究证实了由VEGFA基因遗传变异导致的VEGF分泌改变在PCOS发病机制中的作用,支持VEGF作为PCOS候选基因位点的角色。
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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