阿尔茨海默病、帕金森病与路易体痴呆疾病主导位点的FUMA结果

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.20714623

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。

数据集大小约 34.7 MB。

数据说明

本数据集包含经处理的、汇总级别的 FUMA v1.3.7 和 MAGMA v1.08 输出文件，这些文件由阿尔茨海默病、帕金森病和路易体痴呆的原始及 GCTA-mtCOJO 条件化 GWAS 汇总统计量生成。这些文件支持手稿《Disease-predominant loci across Alzheimer’s disease, Parkinson’s disease and Lewy body dementia: evidence from the UK Biobank prospective cohort, conditional GWAS and colocalization》。该存档包括 FUMA 基因组风险位点、lead SNPs、独立显著 SNPs、映射的 SNPs 和基因、连锁不平衡 SNPs、染色质状态/CADD 注释、ANNOVAR 注释、GWAS Catalog 重叠、MAGMA 基因和基因集分析、GTEx v8 组织表达富集输出、FUMA 运行参数，以及选定的作者衍生的条件化 lead-SNP 支持表。它不包含个体级基因型、表型或 UK Biobank 参与者数据。对 UK Biobank 数据的访问由 UK Biobank 申请 ID 249728 控制。原始 GWAS 汇总统计量来自手稿中描述的 IGAP、IPDGC 和已发表 LBD GWAS 资源。

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。