基因型数据
主题标签：阿尔茨海默病、神经系统疾病、遗传学、SNP微阵列、AddNeuroMed、孟德尔随机化。本站分类：神经系统疾病/阿尔茨海默病
基本信息
资源简介
基因型数据
Genotypes 数据集收录于 synapse.org，在本站归入神经系统疾病 / 阿尔茨海默病分类。该数据集围绕阿尔茨海默病相关的遗传学数据展开，涉及 AddNeuroMed 样本的基因分型信息，并采用 Illumina SNP 微阵列完成检测。源站描述中特别提示，在演示或出版物中使用这些遗传学数据时，应引用两篇相关论文，分别涉及血胆固醇与甘油三酯脂质水平升高与阿尔茨海默病风险的孟德尔随机化分析，以及影响人血浆蛋白丰度的顺式调控变异的鉴定。整体来看，该数据集面向阿尔茨海默病遗传易感性研究，适合关注神经系统疾病、遗传学、SNP 微阵列、AddNeuroMed 与孟德尔随机化等主题的研究者使用。
【数据集背景】
该数据集的主题标签包括阿尔茨海默病、神经系统疾病、遗传学、SNP 微阵列、AddNeuroMed 以及孟德尔随机化。源站描述中明确要求，在演示或出版物中基于这些遗传学数据开展工作时，应引用两篇论文：一篇是关于血胆固醇与甘油三酯脂质水平升高的遗传易感性与阿尔茨海默病风险的孟德尔随机化分析，另一篇是关于影响人血浆蛋白丰度的顺式调控变异的鉴定。这表明该数据集与阿尔茨海默病的遗传风险因素研究、脂质代谢相关遗传易感性以及血浆蛋白丰度的遗传调控研究存在关联背景。数据集在本站被归入神经系统疾病 / 阿尔茨海默病分类，说明其应用领域聚焦于神经系统疾病，尤其是阿尔茨海默病方向。
【数据内容】
该数据集的核心内容是基因型数据，英文名称为 Genotypes。源站描述提到，AddNeuroMed 样本通过两种不同的 Illumina SNP 微阵列分两批完成基因分型。其中明确写有“Batch 1: Illumina”，但后续内容未在现有信息中完整呈现。除上述基因分型信息外，关于数据集具体包含多少样本、多少 SNP 位点、哪些基因或位点、数据文件格式与规模等细节，源站未提供。
【采集与来源】
数据来源于 synapse.org。样本方面，涉及 AddNeuroMed 样本。检测方式方面，AddNeuroMed 样本被分两批进行基因分型，使用两种不同的 Illumina SNP 微阵列。源站描述中给出了 Illumina SNP 微阵列的链接，并标明“Batch 1: Illumina”，但未提供第二批所使用微阵列的具体名称，也未提供样本采集地点、采集时间、纳入排除标准、伦理审批信息等。上述未提及内容，源站未提供。
【适用场景】
基于现有信息，该数据集适用于与阿尔茨海默病相关的遗传学研究，尤其是涉及 SNP 微阵列基因分型数据的分析场景。其主题标签涵盖孟德尔随机化，说明该数据可用于或关联于孟德尔随机化分析框架下的研究。源站描述中要求引用两篇论文，分别涉及脂质水平遗传易感性与阿尔茨海默病风险，以及血浆蛋白丰度的顺式调控变异，这提示该数据集可能适用于探索遗传变异与阿尔茨海默病风险、脂质代谢特征或血浆蛋白丰度之间关系的研究。其他具体适用场景，源站未提供。
【使用方法】
源站描述中仅提示，在演示或出版物中基于这些遗传学数据使用时，应引用指定论文。关于数据下载方式、访问权限、预处理步骤、质量控制流程、分析工具或软件要求等，源站未提供。
【质量与限制】
现有信息提到 AddNeuroMed 样本分两批、使用两种不同的 Illumina SNP 微阵列完成基因分型。这一分批与平台差异可能构成数据使用时的考量因素，但源站未提供关于批次效应校正、数据质控指标、缺失率、样本排除情况或平台间一致性的具体说明。关于数据质量与限制的其他信息，源站未提供。
【引用与许可】
源站描述明确要求，在演示或出版物中基于这些遗传学数据使用时，应引用以下两篇论文：Genetic predisposition to increased blood cholesterol and triglyceride lipid levels and risk of Alzheimer disease: a Mendelian randomization analysis；以及 Identification of cis-regulatory variation influencing protein abundance levels in human plasma。关于数据许可条款、使用限制或再分发要求，源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
需登录公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
暂未开放有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://synapse.org/Synapse:syn2795014
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
在基于这些遗传学数据进行的演示或发表中，请引用以下论文：遗传易感性导致的血胆固醇和甘油三酯脂质水平升高与阿尔茨海默病风险：一项孟德尔随机化分析、影响人血浆中蛋白质丰度水平的顺式调控变异的鉴定。AddNeuroMed样本分两批使用两种不同的Illumina SNP微阵列进行了基因分型。* 批次1：Illumina HumanHap610-Quad * 批次2：Illumina HumanOmniExpress-12 v1.0。文件以Plink二进制bed、bim和fam文件格式提供${reference?inlineWidget=true&text=http%3A%2F%2Fwww%2Egwaspi%2Eorg%2F%3Fpage%5Fid%3D671}，来自644名受试者。
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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。
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