用于构建列线图模型的遗传变异与临床指标数据

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5061/dryad.fj6q5743m

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据集大小约 119.2 KB。

数据说明

该数据集包含受试者的基本信息，包括测试样本的识别编号、空腹血糖（FPG）、口服葡萄糖耐量试验1小时血糖（1hPG）、口服葡萄糖耐量试验2小时血糖（2hPG）、糖化血红蛋白（HbA1c）、收缩压（SBP）、舒张压（DBP）、甘油三酯（TG）、总胆固醇（TC）、高密度脂蛋白胆固醇（HDL-c）、低密度脂蛋白胆固醇（LDL-c），还涉及用于分析GDM与功能性多态性（rs17099985、rs9283638、rs6798181、rs796749和rs1742473）之间关联的受试者遗传变异信息。变量SBP_M、DBP_M、FPG_M、1hPG_M、2hPG_M、HbA1c_M、TG_M分别代表SBP、DBP、FPG、1hPG、2hPG、HbA1c、TG的均值，用于分层分析。本研究已获得桂林医学院伦理委员会的支持。所有纳入的受试者均签署了知情同意书。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。