DIAMOND 数据集2:携带人类 LOXL1/LOXL1-AS1 位点的转基因小鼠剥脱性青光眼相关裂隙灯图像

图像覆盖虹膜、角膜与前房等眼前节结构,可用于观察转基因小鼠眼前节表型,并服务于剥脱性青光眼与假性剥脱综合征的遗传学研究(来源 DOI 解析,Open Data Commons Attribution (ODC-By) V1.0 许

University of IowaUniversity of Iowa
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基因组分类Exfoliative glaucomaPseudoexfoliation syndromeIrisCorneaAnterior chamberGlaucoma geneticsGWAS genetics
DIAMOND: The Database of Iowa Animal Models for Ophthalmic and Neurologic Disease. Dataset 2: Slit-lamp images for transgenic mice with the human LOXL1/LOXL1-AS1 locus associated with exfoliation glaucoma.

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
许可
Open Data Commons Attribution (ODC-By) V1.0
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

DIAMOND 数据集2:携带人类 LOXL1/LOXL1-AS1 位点的转基因小鼠剥脱性青光眼相关裂隙灯图像

DIAMOND: The Database of Iowa Animal Models for Ophthalmic and Neurologic Disease. Dataset 2: Slit-lamp images for transgenic mice with the human LOXL1/LOXL1-AS1 locus associated with exfoliation glaucoma.

该数据集为 DIAMOND(Database of Iowa Animal Models for Ophthalmic and Neurologic Disease)系列中的第 2 号数据集,收录经 BAC 转基因将人类 15q24.1 位点 166 kb 基因组 DNA(BAC RP11-71M11)导入小鼠基因组后所得小鼠的裂隙灯照片,涉及与剥脱性青光眼相关的人类 LOXL1/LOXL1-AS1 位点。图像覆盖虹膜、角膜与前房等眼前节结构,可用于观察转基因小鼠眼前节表型,并服务于剥脱性青光眼与假性剥脱综合征的遗传学研究(来源 DOI 解析,Open Data Commons Attribution (ODC-By) V1.0 许。

【数据集背景】

源站首次发布:2024。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):以下数据集是小鼠裂隙灯照片的集合,这些小鼠通过 BAC 转基因将来自 15q24.1 位点(BAC RP11-71M11)的 166 kb 人类基因组 DNA 导入小鼠基因组。

【主题与分类】

主题标签:Exfoliative glaucoma、Pseudoexfoliation syndrome、Iris、Cornea、Anterior chamber、Glaucoma genetics、GWAS genetics。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://iro.uiowa.edu/esploro/outputs/dataset/9984656031502771

使用许可:Open Data Commons Attribution (ODC-By) V1.0。

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    • 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

以下数据集是小鼠裂隙灯照片的集合,这些小鼠通过BAC转基因将来自15q24.1位点(BAC RP11-71M11)的166 kb人类基因组DNA导入小鼠基因组。

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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