UK Biobank 白英裔人群角膜阻力因子 GWAS 汇总统计数据集
该数据集包含 72,301 名无亲缘关系的 UK-biobank 白英裔个体的角膜阻力因子(CRF)全基因组关联研究(GWAS)汇总统计结果,原始数据由 Jiang X 等人(2020)生成(doi: 10.1038/s42003-020-01497-w)

基本信息
资源简介
UK Biobank 白英裔人群角膜阻力因子 GWAS 汇总统计数据集
该数据集包含 72,301 名无亲缘关系的 UK-biobank 白英裔个体的角膜阻力因子(CRF)全基因组关联研究(GWAS)汇总统计结果,原始数据由 Jiang X 等人(2020)生成(doi: 10.1038/s42003-020-01497-w)
GWAS summary statistics for corneal resistance factor in 72,301 unrelated UK Biobank white-British participants
【数据集背景】
源站首次发布:2020。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包含 72,301 名无亲缘关系的 UK-biobank 白英裔个体的角膜阻力因子(CRF)全基因组关联研究(GWAS)汇总统计结果,原始数据由 Jiang X 等人(2020)生成(doi: 10.1038/s42003-020-01497-w)。数据集生成过程:表型过滤:CRF 分析基于左右眼测量值的平均值进行。任何离群值(即 CRF 大于人群均值差 + 3 个标准差)均被移除。进一步的表型过滤通过移除与可能影响测量准确性的眼部疾病相关的样本或自我报告此类疾病的样本实现,例如眼科手术、屈光激光手术、白内障手术、青光眼高眼压手术或激光治疗、角膜移植手术、眼外伤、圆锥角膜或角膜疾病。人群选择:使用……的遗传质量控制
【主题与分类】
主题标签:角膜阻力因子、GWAS、UK Biobank、青光眼、眼及附器疾病、汇总统计。本站分类:眼及附器疾病/青光眼。
【获取与许可】
源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.10371445
使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。
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源站:https://doi.org/10.5281/zenodo.10371445
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以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
该数据集包含了对72,301名无亲缘关系的英国生物银行白人英国个体进行的角膜阻力因子(CRF)全基因组关联研究(GWAS)的汇总统计,最初由Jiang X等人(2020年)生成(doi: 10.1038/s42003-020-01497-w)。数据集的生成:表型过滤:CRF分析基于左右眼测量值的平均值进行。任何异常值(即CRF大于群体平均差异+3个标准差)均被剔除。进一步的表型过滤通过移除与可能影响测量准确性的眼部状况相关的样本或自我报告此类状况的样本实施,这些状况包括眼部手术、屈光激光手术、白内障手术、青光眼高眼压手术或激光治疗、角膜移植手术、眼外伤、圆锥角膜或角膜疾病。
人群筛选:利用英国生物银行(UK Biobank)的遗传质量控制,剔除了以下个体:具有插补数据且杂合性缺失或/和缺失率不合格的白人英国参与者,或自我报告性别与基因型推断性别不符者,或显示疑似性染色体非整倍体者,以及在分析时已退出研究的个体。本GWAS仅限于无密切亲缘关系的个体(由KING计算的成对亲缘系数大于0.025)。最终,共有72,301名个体纳入GWAS。GWAS:GWAS使用PLINK2中的广义线性模型(–glm)进行,纳入常见及低频(MAF > 0.5%)且插补良好(INFO > 0.6)的变异。模型中拟合的协变量包括:年龄、性别、基因分型芯片、评估中心、基因分型批次,以及英国生物银行提供的 ancestry 前20个主成分。英国生物银行申请编号:19655 方法:更多详情请参见Jiang X, et al (2020) (doi: 10.1038/s42003-020-01497-w):表头说明:CHROM:染色体,POS:hg19/GRCh37位置 ID:变异Rsid A1:有效等位基因,次要等位基因
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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