300FG与500FG队列的表型数据

数据集获取

源站：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.31151326.v1

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。

数据集大小约 196.4 KB。

数据说明

男性和女性之间观察到免疫反应的差异，这受到遗传、激素和环境因素的影响。然而，性别特异性的遗传效应对细胞因子产生的影响仍研究不足。本研究旨在识别影响对不同感染性抗原应答中细胞因子产生的性别特异性数量性状位点（QTLs）。我们在来自坦桑尼亚和荷兰的两个基于人群的队列中进行了性别分层的细胞因子QTL（cQTLs）定位。在坦桑尼亚队列中，鉴定出十二个全基因组显著的细胞因子QTLs，其中七个在男性中观察到，五个在女性中观察到。在荷兰队列中，鉴定出十二个全基因组显著的cQTLs，男性和女性各六个。共定位分析证实，来自坦桑尼亚队列的所有十二个全基因组cQTLs均为性别特异性，而在荷兰队列中，十个全基因组cQTL变异以性别特异性方式受到调控。此外，通路和表型富集分析将所鉴定的cQTL变异与相关免疫功能和性别偏倚性状联系起来。

我们的研究强调了在探究人类细胞因子产生的遗传基础时，进行性别分层遗传分析的重要性。我们展示了性别特异性的cQTL可能构成了观察到的男性和女性之间表型差异的基础，并且考虑这些效应可以为性别偏倚疾病的个性化医疗治疗开发提供信息。

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。