外显子组测序揭示五个埃及家族性乳腺癌家系的独特种系变异特征

数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3A9a8acaed11f6490aa687f13f8399ae184e5402f1d4d1a1676211df9af411e530

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。

数据说明

遗传易感性会增加家族性乳腺癌的风险。近期研究表明，家族性乳腺癌的遗传易感性可能具有种族特异性。然而，目前关于该疾病遗传易感性的认识主要来自西方人群。仅以这些现有信息作为判断非西方人群易感性的唯一依据是不充分的，并可能导致误诊。因此，需要努力收集非西方人群的遗传易感性数据。埃及人群因其来源各异的种族背景而具有高度的遗传变异，且埃及家族性乳腺癌的发病率也高于许多其他人群。我们采用全外显子组测序，对五个埃及家族性乳腺癌家系进行了遗传易感性研究。这五个家系中均不存在BRCA1、BRCA2及其他经典乳腺癌易感基因的致病变异。Co…

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。