基于人群样本的社交性GWAS研究

数据集获取

源站：https://doi.org/10.17026/DANS-ZTJ-ZGA6

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

社交能力水平在一般人群中呈连续分布，社交能力下降是多种脑部疾病的早期表现。在此，我们研究了人群中社交能力的遗传基础。我们研究的主要问题：1. 一般人群中是否存在与社交能力相关的常见遗传变异？2. 与社交能力相关的遗传变异是否也与神经精神疾病相关？本仓库上传的数据类型：英国生物银行项目（见 https://www.ukbiobank.ac.uk/）是一个大规模生物医学数据库和研究资源，包含来自50万英国参与者的深入遗传和健康信息。该数据库对经批准开展最常见和危及生命疾病重要研究的研究人员全球开放。本项目所基于的原始数据来自公开可用的英国生物银行数据集，该数据集非常庞大，因此未在此处提供。

我们在此仅提供分析结果，该分析同样在此处描述：https://www.biorxiv.org/content/10.1101/781195v2，并且目前正在某科学期刊的修订中。在数据集中，您将找到9327396个遗传变异与表型社交性的关联。此数据集不适用于用Excel打开，最好在集群计算机上或使用特定软件打开。研究对象英国生物银行（UKBB）是来自英国的一个主要基于人群的队列，包括年龄在37至73岁之间的个体。我们基于UKBB数据库中与社交性相关的四个问题，对每位参与者的得分进行汇总，构建了一个社交性测量指标，包括：（1）关于朋友/家人拜访频率的问题，（2）关于访问的社交场所数量和类型的问题，（3）关于社交尴尬后担忧的问题，以及（4）关于感到孤独的问题，从而得出一个

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。