图5分析用LD匹配中间RDS对象协调数据集
该数据集为论文图5分析所用的最终协调、LD匹配RDS对象，包含12个基因与性状特异性RDS文件，覆盖RUNX2、ALPL、COL1A1、SPP1、IBSP和BGLAP六个基因，针对估计骨密度（eBMD）和骨折两个性状
基本信息
资源简介
图5分析用LD匹配中间RDS对象协调数据集
Harmonized LD-matched intermediate RDS objects for Figure 5 of "Context-dependent organization of canonical osteogenic markers across osteoblast differentiation, fracture tissues, and human skeletal genetics"
该数据集为论文图5分析所用的最终协调、LD匹配RDS对象，包含12个基因与性状特异性RDS文件，覆盖RUNX2、ALPL、COL1A1、SPP1、IBSP和BGLAP六个基因，针对估计骨密度（eBMD）和骨折两个性状。对象内含协调后的变异集、coloc格式数据集、带符号LD矩阵、SuSiE精细定位结果及共定位结果，可直接作为GTEx v8骨骼肌cis-eQTL精细定位与共定位分析的输入，用于支持图5分析的可重复性（来源 DOI 解析，Creative Commons Attribution 4.0 International 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2026。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：该数据集包含最终协调、LD匹配的RDS对象，作为直接输入用于手稿“Context-dependent organization of canonical osteogenic markers across osteoblast differentiation, fracture tissues, and human skeletal genetics”图5所依据的主要GTEx v8骨骼肌cis-eQTL精细定位和共定位分析。该存档包括12个基因和性状特异性RDS文件，涵盖RUNX2、ALPL、COL1A1、SPP1、IBSP和BGLAP，针对估计骨密度（eBMD）和骨折。这些对象包含手稿中使用的确切协调变异集、coloc格式数据集、带符号LD矩阵、SuSiE精细定位结果和共定位结果。这些文件旨在支持最终图5分析的可重复性，并应与作为Online Resource 8提供的补充代码以及补充
【主题与分类】
主题标签：osteoblast differentiation、bone mineral density、fracture、cis-eQTL、SuSiE、colocalization、GTEx、fine-mapping。本站分类：肌肉骨骼系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.23463159
使用许可：Creative Commons Attribution 4.0 International。
下载信息
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源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.23463159
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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 1.95 GB。
数据说明
该数据集包含最终协调一致、经LD匹配的RDS对象，这些对象直接用作手稿《经典成骨标志物在成骨细胞分化、骨折组织及人类骨骼遗传学中的情境依赖性组织》图5所依据的主要GTEx v8骨骼肌cis-eQTL精细定位与共定位分析的输入。该存档包括12个基因与性状特异性RDS文件，涵盖RUNX2、ALPL、COL1A1、SPP1、IBSP和BGLAP，针对估计骨密度（eBMD）和骨折。这些对象包含手稿中使用的精确协调变异集、coloc格式数据集、带符号LD矩阵、SuSiE精细定位结果及共定位结果。这些文件旨在支持最终图5分析的可重复性，并应与作为在线资源8提供的补充代码及作为在线资源7提供的补充方法一并使用。
RDS对象来源于公开可用的资源，包括eBMD GWAS汇总统计数据（GCST006979）、骨折GWAS汇总统计数据（GCST006980）、GTEx v8骨骼肌cis-eQTL汇总统计数据，以及用于LD构建的1000 Genomes参考基因型数据。本存储库不包含新的人类原始数据集。
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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