影响犬血液表型的新位点遗传定位

数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3Aa931ff28ce64775d992e19d8ff7c9f1d95f54f8890b25afbc8840a2685072ca0

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。

数据说明

自狗基因组公布及高质量全基因组SNP芯片构建以来，已有数千只狗被用于疾病研究的基因分型。其中许多狗还具备额外的临床表型资料，例如常规兽医诊疗过程中收集的血液学和临床化学检测结果。目前对于血液表型变异的遗传基础知之甚少，但这种变异可能在许多疾病的病因学和进展中发挥重要作用。我们从康奈尔大学动物医院因各种全基因组关联研究（GWAS）而先前在半定制Illumina CanineHD芯片上进行过基因分型的犬群中，选取了353只临床健康的成年犬，用于分析临床病理学检测结果（14项血液学检测和25项临床化学检测）。在对年龄、体重和性别进行校正后，我们发现了与淀粉酶、分叶核中性粒细胞、尿素氮、葡萄糖以及平均红细胞……相关的遗传关联。

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。