FOXE1多聚丙氨酸 tract 长度与先天性甲状腺功能减退症:家族与队列研究的致病性证据

该数据集为论文《FOXE1多聚丙氨酸 tract 长度与先天性甲状腺功能减退症:家族与队列研究的致病性证据》的配套 VCF 数据

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基因组分类athyreosispolyalanine tractMedicine, Health and Life SciencesFOXE1congenital hypothyrodism
The length of FOXE1 polyalanine tract in congenital hypothyroidism: evidence for a pathogenic role from familial and cohort studies.

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
许可
http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

FOXE1多聚丙氨酸 tract 长度与先天性甲状腺功能减退症:家族与队列研究的致病性证据

The length of FOXE1 polyalanine tract in congenital hypothyroidism: evidence for a pathogenic role from familial and cohort studies.

该数据集为论文《FOXE1多聚丙氨酸 tract 长度与先天性甲状腺功能减退症:家族与队列研究的致病性证据》的配套 VCF 数据。研究对一个先天性甲状腺功能减退症大家系及 1752 人队列进行 NGS 筛查,并设计覆盖 DUOX2、DUOXA2、FOXE1、GLIS3、IYD、JAG1、NKX2-1、NKX2-5、PAX8、SLC26A4、SLC5A5、TG、TPO 和 TSHR 基因全部外显子及邻近内含子区域的自定义 panel。数据可用于变异筛查与关联分析(来源 DataONE,http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0 许可)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包含论文《FOXE1多聚丙氨酸 tract 长度与先天性甲状腺功能减退症:家族与队列研究的致病性证据》的 VCF 数据。在该论文中,我们对一个大型先天性甲状腺功能减退症家系和一个 1752 人的队列进行了 NGS 筛查,并通过计算机模拟建模和体外实验验证了这些结果。使用 GenomeStudio 软件设计了一个自定义 NGS panel,覆盖 DUOX2、DUOXA2、FOXE1、GLIS3、IYD、JAG1、NKX2-1、NKX2-5、PAX8、SLC26A4、SLC5A5、TG、TPO 和 TSHR 基因的所有外显子及邻近内含子区域。

【主题与分类】

主题标签:athyreosis、polyalanine tract、Medicine, Health and Life Sciences、FOXE1、congenital hypothyrodism。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Ae3b5314bb13779c90be3fa497be96f99adeee1b49c9723210daf0571a8488a93

使用许可:http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0。

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    • 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

该数据集包含论文《先天性甲状腺功能减退症中FOXE1多聚丙氨酸 tract 的长度:来自家族和队列研究的致病作用证据》的VCF数据。在该论文中,我们对一个大型CH家系和1752名个体组成的队列进行了NGS筛查,并通过计算机建模和体外实验验证了这些结果。使用GenomeStudio软件设计了一个定制NGS panel,覆盖DUOX2、DUOXA2、FOXE1、GLIS3、IYD、JAG1、NKX2-1、NKX2-5、PAX8、SLC26A4、SLC5A5、TG、TPO和TSHR基因的所有外显子及相邻内含子区域。

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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