犬全基因组关联研究识别DENND1B为犬与人类肥胖基因
该数据集来自search.dataone.org,聚焦犬与人类肥胖的遗传基础。研究对241只Labrador retriever进行体况评分(肥胖度量)的全基因组关联分析,并在另外350只中重复验证多基因评分,采用跨物种方法发现犬肥胖基因亦与人类罕见及常见肥胖相关

基本信息
资源简介
犬全基因组关联研究识别DENND1B为犬与人类肥胖基因
Canine genome-wide association study identifies DENND1B as an obesity gene in dogs and humans
该数据集来自search.dataone.org,聚焦犬与人类肥胖的遗传基础。研究对241只Labrador retriever进行体况评分(肥胖度量)的全基因组关联分析,并在另外350只中重复验证多基因评分,采用跨物种方法发现犬肥胖基因亦与人类罕见及常见肥胖相关。主要关联为DENND1B基因内rs24430444,每个替代等位基因拷贝与约7%更高体脂相关,并揭示该基因调控黑皮质素4受体信号与转运的新作用。数据可用于肥胖遗传机制研究与跨物种基因发现(来源 DataONE,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):肥胖是一种影响深远的可遗传疾病,但其遗传基础尚不完全清楚。犬的种群历史有助于性状定位。我们在241只Labrador retriever中针对体况评分(一种肥胖度量)成功开展了首个犬全基因组关联研究,并在另外350只中重复验证了多基因评分。采用创新的跨物种方法,我们证明新的犬肥胖基因也与人类罕见和常见形式的肥胖相关。犬中的主要关联位于基因DENN domain containing 1B(DENND1B)内的rs24430444。每个替代等位基因拷贝与每等位基因约7%更高的体脂相关。我们证明了该基因在调节黑皮质素4受体(能量稳态的关键控制器)信号传导和转运中的新作用。因此,犬遗传学识别了新的肥胖基因和机制
【主题与分类】
主题标签:dennd1b、Labrador、Obesity、csnk1a1、polygenic score、Dogs、Melanocortin、PRS、canine、sema3d。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/肥胖症。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Afc8d804226af43ae395bb46476ff4ff4611a17d401e506514be6413e2d1b4461
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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- OpenDataLab:
数据说明
肥胖是一种影响深远的遗传性疾病,但其遗传基础尚未完全明了。犬类种群历史有助于性状定位。我们在241只拉布拉多寻回犬中首次成功进行了体况评分(一种肥胖衡量指标)的全基因组关联研究,并在另外350只犬中重复验证了多基因评分。采用创新的跨物种方法,我们证明新发现的犬类肥胖基因也与人类罕见和常见形式的肥胖相关。犬类中最主要的关联位于基因DENN结构域包含蛋白1B(DENND1B)内的rs24430444。每个替代等位基因拷贝与每等位基因约7%的更高体脂相关。我们证明了该基因在调节黑皮质素4受体信号传导和转运中的新作用,黑皮质素4受体是能量稳态的关键调控因子。因此,犬类遗传学识别出了与犬和人类均相关的新肥胖基因和机制。总之,我们研究了作为宠物或工作辅助犬饲养的拉布拉多寻回犬。
仅纳入成年犬(年龄1-10岁,平均6岁),无已知或疑似全身性疾病,且未接受可能影响肥胖状态的药物治疗。体脂量采用经过充分验证的肥胖指标——体况评分(BCS)进行评估,该评分结合触觉和视觉线索,依据标准化描述将犬只归入BCS 1-9类别。从血液或唾液样本中提取DNA,在CanineHD Genotyping BeadChip(Illumina)芯片上进行直接基因分型,随后将数据填充至940万个单核苷酸多态性(SNPs)。对于GWAS,我们保留了以70%置信度检出、在超过95%的犬只中检出、等位基因频率大于5%且Hardy-Weinberg平衡检验p值大于0.001%的SNPs。共有450万个SNPs纳入GWAS。我们对241只拉布拉多寻回犬的BCS进行了GWAS……,# 犬全基因组关联研究鉴定DENND1B为一种
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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公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




