四种犬种造血系统癌症共同易感位点的鉴定

该数据集来自 search.dataone.org,聚焦犬类组织细胞肉瘤等造血系统癌症的遗传易感性研究。研究结合多犬种(Bernese mountain dog、Rottweiler、flat-coated retriever、golden retriever)与多癌种(HS、淋巴瘤、肥大细胞瘤)的

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基因组分类Histiocytic sarcomabernese mountain dogflat coated retrieverrottweilerBehaviour and SystematicsGenetics (clinical)LymphomaEcologycancer researchMast cell tumorMolecular biologyGenetics
Identification of common predisposing loci to hematopoietic cancers in four dog breeds

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

四种犬种造血系统癌症共同易感位点的鉴定

Identification of common predisposing loci to hematopoietic cancers in four dog breeds

该数据集来自 search.dataone.org,聚焦犬类组织细胞肉瘤等造血系统癌症的遗传易感性研究。研究结合多犬种(Bernese mountain dog、Rottweiler、flat-coated retriever、golden retriever)与多癌种(HS、淋巴瘤、肥大细胞瘤)的全基因组关联分析、靶向下一代测序及插补方法,旨在识别与 HS 发生相关的种系风险因素。数据可用于探索犬类自发模型与人类 HS 的遗传共性,支持癌症易感位点鉴定与比较肿瘤学研究(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):组织细胞肉瘤(HS)在人类和犬类中均是一种罕见但侵袭性强的癌症。自发犬类模型在临床、流行病学和组织学上与人类 HS 具有相似性,并存在特定的品种易感性,为揭示该癌症的遗传基础提供了独特机会。在本研究中,我们旨在识别与犬类易感品种中 HS 发生相关的种系风险因素。我们采用了一种结合多项全基因组关联研究的多品种、多癌症方法,以及靶向下一代测序和插补的方法。我们综合了多个犬种(伯恩山犬、罗威纳犬、平毛寻回犬和金毛寻回犬)以及三种造血系统癌症(HS、淋巴瘤和肥大细胞瘤)。结果显示,我们不仅细化了先前识别的 HS 风险 CDKN2A 位点,还识别

【主题与分类】

主题标签:Histiocytic sarcoma、bernese mountain dog、flat coated retriever、rottweiler、Behaviour and Systematics、Genetics (clinical)、Lymphoma、Ecology、cancer research、Mast cell tumor。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A168f7596acf92904d11c3aa299a52bed7ef3e01a012a25de1428c3a04bac10f2

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    • 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

组织细胞肉瘤(HS)在人类和犬类中均是一种罕见但侵袭性强的癌症。自发性犬类模型在临床、流行病学和组织学上与人类HS具有相似性,并存在特定的品种易感性,为揭示该癌症的遗传基础提供了独特机会。本研究旨在识别与犬类易感品种中HS发生相关的种系风险因素。我们采用了一种结合多项全基因组关联研究的方法,以多品种和多癌症策略,以及靶向下一代测序和基因型填充。我们整合了多个犬种(伯恩山犬、罗威纳犬、平毛寻回犬和金毛寻回犬)以及三种造血系统癌症(HS、淋巴瘤和肥大细胞瘤)。结果显示,我们不仅细化了先前已识别的HS风险CDKN2A位点,还发现了犬2号、5号、14号和20号染色体上的新位点。对特定位点的捕获和靶向测序……

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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公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托三甲直采网络,提供合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。