phs001415:以罕见和低频变异为重点揭示结直肠癌的遗传结构

主题标签:Case-Control、Cohort、结直肠癌、遗传结构、罕见变异。本数据集为肿瘤领域公开数据集,主题涵盖结直肠癌。

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基因组分类Case-ControlCohort结直肠癌遗传结构罕见变异
phs001415: Uncovering the Genetic Architecture of Colorectal Cancer with Focus of Rare and Less Frequent Variants

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

phs001415:以罕见和低频变异为重点揭示结直肠癌的遗传结构

phs001415 是一个聚焦于结直肠癌遗传结构、尤其关注罕见变异与低频变异的公开肿瘤数据集,收录于 NCBI 的 dbGaP 研究资源中。该数据集以结直肠癌为核心主题,研究设计涵盖病例对照、队列以及巢式病例对照等多种流行病学与遗传学分析框架,旨在从遗传学角度刻画结直肠癌的发生与易感机制。其主题标签包括病例对照、队列、巢式病例对照、结直肠癌、遗传结构以及罕见变异,整体定位属于肿瘤领域中的其他类公开数据集。该数据集适合用于探索结直肠癌相关的遗传变异分布特征,尤其是罕见和低频变异在疾病遗传结构中的作用,为肿瘤遗传学、流行病学以及相关转化研究提供数据基础。

【数据集背景】

结直肠癌是常见的恶性肿瘤之一,其发生发展涉及复杂的遗传因素。传统研究多关注常见变异,而罕见变异与低频变异在疾病遗传结构中的贡献逐渐受到重视。phs001415 正是在这一背景下构建的,其英文名称明确指向“揭示结直肠癌的遗传结构,并聚焦罕见与低频变异”。该数据集来源于 NCBI 的 dbGaP 研究平台,属于公开可获取的肿瘤领域数据集,主题涵盖结直肠癌及其遗传结构。通过整合多种研究设计,该数据集为深入理解结直肠癌的遗传易感性提供了资源支撑。

【数据内容】

该数据集的主题标签包括病例对照、队列、巢式病例对照,以及结直肠癌、遗传结构、罕见变异。其研究设计类型为病例对照、队列与巢式病例对照,说明数据可能涉及不同时间跨度与样本组织方式下的遗传关联分析。数据集聚焦于罕见变异和低频变异,这意味着其内容可能围绕这些变异类型展开遗传结构分析。本站分类将其归为肿瘤 / 其他,表明其在肿瘤数据集中具有特定的研究定位。源站描述仅说明其为 dbGaP 研究,并列出上述设计类型,未提供具体的样本量、变异位点数量、基因列表或统计指标等细节。

【采集与来源】

该数据集来源于 ncbi.nlm.nih.gov,具体为 dbGaP 研究资源。dbGaP 是美国国家生物技术信息中心维护的基因型与表型数据库,用于存储和分发与人类遗传研究相关的数据。源站描述指出该研究为 dbGaP study,设计类型包括病例对照、队列和巢式病例对照。关于样本采集地点、时间范围、人群来源、伦理审批信息以及具体的招募流程,源站未提供。

【适用场景】

基于其主题标签与研究设计,该数据集适用于结直肠癌遗传结构的相关研究,尤其是针对罕见变异和低频变异的探索。具体而言,可用于病例对照分析、队列研究以及巢式病例对照设计下的遗传关联研究。此外,该数据集也可作为肿瘤遗传学、流行病学以及生物信息学方法开发的参考数据。由于本站分类为肿瘤 / 其他,其适用场景可能涵盖结直肠癌的遗传易感性研究、变异筛选与验证等。但源站未提供具体的分析示例或推荐应用方向。

【使用方法】

该数据集通过 NCBI 的 dbGaP 平台发布,通常需要遵循 dbGaP 的数据访问流程。源站描述未提供具体的使用步骤、下载方式、数据格式或分析工具要求。关于如何申请访问、是否需要数据使用协议、是否提供受控访问或公开访问等信息,源站未提供。

【质量与限制】

源站描述仅说明该数据集为 dbGaP 研究,设计类型为病例对照、队列和巢式病例对照,未提供样本质量、数据完整性、变异 calling 质量、批次效应或潜在偏倚等具体信息。因此,关于该数据集的质量评估与使用限制,源站未提供。使用者应注意,任何基于该数据集的分析均需自行评估其适用性与局限性。

【引用与许可】

源站描述未提供该数据集的引用格式、许可条款或数据使用政策。关于如何正确引用该数据集、是否允许再分发或商业使用等信息,源站未提供。使用者应直接访问 ncbi.nlm.nih.gov 上的 dbGaP 研究页面以获取最新的引用与许可要求。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/projects/gap/cgi-bin/study.cgi?study_id=phs001415

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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