2016年至2020年中国抗中性粒细胞胞浆抗体相关血管炎肾损害疾预测风险模式的建立数据集
该数据集基于2016-2020年中国抗中性粒细胞胞浆抗体相关血管炎肾损害研究，通过Meta分析多组GWAS数据，筛选候选基因变异和免疫性肾病易感基因。
基本信息
模态
基因组
大小
0.000029 GB
创建/更新时间
2026-10-17
版本
V1.0
资源简介
本数据集来源于2016年至2020年中国抗中性粒细胞胞浆抗体相关血管炎肾损害疾病预测风险模式建立研究，数据内容包括通过Meta分析整合多个GWAS数据以发现差异表达的候选基因变异，并对免疫性肾病的易感基因进行筛选。可用于抗中性粒细胞胞浆抗体相关血管炎肾损害及免疫性肾病的遗传易感性和风险预测研究。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://www.ncmi.cn/phda/dataDetails.do?id=CSTR:17970.11.A0033.202109.965.V1.0
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 29.0 KB。
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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