不良童年经历影响肥胖传统遗传基础：多族裔基因-环境效应研究

数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3A36acfbdb0067df9a8de69a4460d29e608e3af61ffea8c118269322c5dc5938f8

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

不良童年经历是指18岁之前发生的压力性和创伤性事件，已知会导致心理和身体健康问题，包括增加肥胖风险。肥胖仍然是一个持续存在的全国性挑战，尚无预测的解决方案。我们研究了Healthy Nevada Project的一个子集，重点关注一个由15,886名已测序且回忆有不良童年事件的参与者组成的多族裔队列，以研究ACEs及其基因-环境相互作用如何影响BMI。具体而言，由Helix Exome+平台测序的Healthy Nevada Project参与者与其电子病历和社会健康决定因素问卷进行了交叉参照，以识别：(1) 在没有遗传因素的情况下ACEs对BMI的影响；(2) 基因-环境相互作用对BMI的影响；(3) 这些基因-环境相互作用与BMI的经典遗传关联有何不同。研究发现，逆境数量与…之间存在非常强且显著的关联。

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。