非洲儿童铁转运蛋白Q248H突变对贫血的保护作用而非疟疾或菌血症的重复研究数据
该数据集来自 doi.org,收录肯尼亚队列数据,用于生成关于 ferroportin Q248H 突变与贫血、疟疾及菌血症关系的手稿

基本信息
资源简介
非洲儿童铁转运蛋白Q248H突变对贫血的保护作用而非疟疾或菌血症的重复研究数据
Replication Data for: The ferroportin Q248H mutation protects from anaemia, but not malaria or bacteremia in African children
该数据集来自 doi.org,收录肯尼亚队列数据,用于生成关于 ferroportin Q248H 突变与贫血、疟疾及菌血症关系的手稿。数据包含 ferritin、hepcidin、stfr、ts 及其自然对数转换变量、hemoglobin、transferrin、iron、ID_ferritin、anaemia、ida 等结局指标,暴露变量为 Ferroportin Q248H 突变(rs11568350_a,显性模式),并含 age_months、sex、infla 等协变量。数据文件内变量已标注。可用于分析该突变与贫血、铁缺乏及相关血液指标的关系,但锌原卟啉、触珠蛋白、菌血症和重症疟疾等变量未在肯尼亚数据集中提供(来源 DOI。
【数据集背景】
源站首次发布:2019。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包含肯尼亚队列的数据,这些数据用于生成手稿“The ferroportin Q248H mutation protects from anemia, but not malaria or bacteremia”。关注的结局包括 ferritin、hepcidin、stfr、ts(及其各自的自然对数转换变量)、hemoglobin、transferrin、iron、ID_ferritin、anaemia 和 ida。关注的暴露是 Ferroportin ‘Q248H’ 突变,在显性模式下也编码为 ‘rs11568350_a’。分析中使用的其他变量包括 age_months、sex 和 infla。这些变量在数据文件中已标注。请注意,手稿中还纳入了其他变量,但肯尼亚数据集中未提供——例如 zinc protoporphyrin、haptoglobin、bacteremia 和 severe malaria。
【主题与分类】
主题标签:Medicine, Health and Life Sciences、Ferroportin Q248H、iron deficiency、anemia、malaria、bacteremia、African children。本站分类:血液及造血器官疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://dataverse.harvard.edu/citation?persistentId=doi:10.7910/DVN/WOWARC
下载信息
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源站:https://doi.org/10.7910/dvn/wowarc
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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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 209.7 KB。
数据说明
该数据集包含用于生成手稿《铁转运蛋白Q248H突变可预防贫血,但不能预防疟疾或菌血症》的肯尼亚队列数据。关注的结局变量包括铁蛋白、铁调素、可溶性转铁蛋白受体、转铁蛋白饱和度(及其各自的自然对数转换变量)、血红蛋白、转铁蛋白、铁、ID_铁蛋白、贫血和缺铁性贫血。关注的暴露变量为铁转运蛋白‘Q248H’突变,在以显性模式分析时也编码为‘rs11568350_a’。分析中使用的其他变量包括月龄、性别和炎症指标。这些变量在数据文件中均有标注。
请注意,手稿中还纳入了其他变量,但肯尼亚数据集中未提供这些变量——例如锌原卟啉、触珠蛋白、菌血症和重症疟疾。
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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