Hagen等人:L:M视锥细胞比例、视锥蛋白基因与近视易感性关联研究数据文件

该数据集包含136名正常三色视者的视锥细胞比例、视锥蛋白基因型及屈光状态等多模态测量数据,通过实验和基因分析构建,主要用于研究L:M视锥细胞比例和视锥蛋白基因与近视易感性之间的关联,为视觉科学和眼科遗传学领域探究近视的生物学机制提供关键数据支持。

DataONE
2025-12-19 更新
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NeuroscienceColour visionMyopia susceptibilityCone opsin geneticsL:M cone ratioOtherMyopia
Data Files for: Hagen et al. The association between L:M cone ratio, cone opsin genes and myopia susceptibility

基本信息

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0.000006225 GB
创建/更新时间
2025-12-19

资源简介

Hagen等人:L:M视锥细胞比例、视锥蛋白基因与近视易感性关联研究数据文件

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Data Files for: Hagen et al. The association between L:M cone ratio, cone opsin genes and myopia susceptibility》。

【数据内容】

源站原始描述:DATASET MIGRATED FROM FIGSHARE: The relative number of long (L) and middle (M) wavelength sensitive cones (L:M cone ratio), L and M opsin genes and their association with common refractive errors were studied in a population with low myopia prevalence.Data files:(i) Data for 60 male normal trichromats(ii) Data for 33 female normal trichromats with identical L cone peak sensitivities(iii) Data for 43 female normal trichromats with distinct L cone peak sensitivitiesPlease see Hagen et al. (2019) a…

【主题与分类】

主题标签:Neuroscience、Colour vision、Myopia susceptibility、Cone opsin genetics、L:M cone ratio、Other、Myopia。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256:117b281fcbda9352725ccda5cd78684c6eba0eb209634aa3eddb9d13938f710b

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源站:https://search.dataone.org/view/sha256:117b281fcbda9352725ccda5cd78684c6eba0eb209634aa3eddb9d13938f710b

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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

该数据集来源于Hagen等人2019年在《Vision Research》期刊发表的研究,旨在探究长波(L)和中波(M)敏感视锥细胞比例(L:M视锥细胞比例)、L和M视锥蛋白基因与常见屈光不正(特别是近视)易感性之间的关联。数据集包含三组人群的测量数据:60名男性正常三色视者、33名具有相同L视锥峰值敏感度的女性正常三色视者,以及43名具有不同L视锥峰值敏感度的女性正常三色视者。数据内容涉及视锥细胞比例、视锥蛋白基因型及屈光状态等指标,通过实验测量和基因分析构建。该数据集主要用于视觉科学、眼科遗传学及近视机制研究,为理解近视的生物学基础提供重要数据支持。

数据加载示例(表格/文本类)

import pandas as pd, glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))

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