睾丸生殖细胞肿瘤GWAS风险位点Hi-C数据集（Oncoarray Litchfield等2016）

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/ega/EGAS00001001930

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

全基因组关联研究（GWAS）改变了我们对睾丸生殖细胞肿瘤（TGCT）易感性的认识，但大部分遗传力仍无法解释。本文报告了一项新的GWAS、与既往GWAS的荟萃分析以及一个复制系列，共计7，319例TGCT病例和23，082例对照。我们鉴定了19个新的TGCT风险位点，使已知TGCT风险位点数量大约翻倍至44个。通过在TGCT细胞中进行原位Hi-C，我们建立了全部44个TGCT风险SNP与候选因果基因之间的物理相互作用网络。我们的发现揭示了发育转录调控因子的广泛破坏是疾病易感性的基础，这与原始生殖细胞分化失败作为TGCT肿瘤发生起始步骤相一致1。微管组装缺陷和KIT-MAPK信号通路失调也表现为反复受扰的通路。我们的发现支持疾病风险的多基因模型，并为TGCT的生物学基础提供了见解。

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。