Harmonia整合GWAS汇总统计——神经与神经退行性疾病:帕金森病、偏头痛和肌萎缩侧索硬化(第2部分,共2部分)
该数据集为 Harmonia 协调化 GWAS 汇总统计,覆盖神经系统与神经退行性疾病中的帕金森病、偏头痛与肌萎缩侧索硬化(第 2 部分,共 2 部分),包含 4 项公开研究的协调化结果

基本信息
资源简介
Harmonia整合GWAS汇总统计——神经与神经退行性疾病:帕金森病、偏头痛和肌萎缩侧索硬化(第2部分,共2部分)
Harmonia harmonized GWAS summary statistics — Neurological and neurodegenerative disorders: Parkinson's disease, migraine, and ALS (part 2 of 2)
该数据集为 Harmonia 协调化 GWAS 汇总统计,覆盖神经系统与神经退行性疾病中的帕金森病、偏头痛与肌萎缩侧索硬化(第 2 部分,共 2 部分),包含 4 项公开研究的协调化结果。文件经 Harmonia v1.5.0 处理,生成 COJO 与 LD-score 回归格式输出,每项研究归档同时提供 GRCh38/hg38(主)与 GRCh37/hg19(b37,经 liftover)版本,并附 manifest 文件列出性状、祖源、构建版本、样本量、PMID 及变异数。数据仅纳入允许公开再分发的许可研究,可用于相关性状的遗传关联汇总分析(来源 DOI 解析,Creative Commons Attribution 4.0 I。
【数据集背景】
源站首次发布:2026。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包含 4 项公开研究的协调化 GWAS 汇总统计,覆盖一个性状类别:神经系统与神经退行性疾病——帕金森病、偏头痛与肌萎缩侧索硬化(第 2 部分,共 2 部分)。文件使用 Harmonia v1.5.0( 10.5281/zenodo.21420283)处理,该工具协调化 GWAS 汇总统计并生成 COJO 与 LD-score 回归格式输出。每项研究的归档文件(.tar.gz)同时包含 GRCh38/hg38(主)与 GRCh37/hg19(b37,经 liftover)构建版本的输出。清单文件(manifest_upload12.tsv)列出所有纳入研究的性状名称、祖源、构建版本、样本量、PMID、COJO 变异数与 LDSC 变异数。仅纳入具有宽松公开再分发许可的研究;处于数据使用协议或限制访问下的研究被排除。
【主题与分类】
主题标签:GWAS summary statistics。本站分类:神经系统疾病/帕金森病。
【获取与许可】
源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.22802125
使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。
下载信息
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源站:https://doi.org/10.5281/zenodo.22802125
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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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 16.60 GB。
数据说明
本数据集包含4项公开研究的协调后GWAS汇总统计量,涵盖一个性状类别:神经系统与神经退行性疾病——帕金森病、偏头痛和肌萎缩侧索硬化(第2部分,共2部分)。文件使用Harmonia v1.5.0(https://github.com/CirculatoryHealth/Harmonia;DOI:10.5281/zenodo.21420283)处理,该工具可协调GWAS汇总统计量并生成COJO和LD-score回归格式的输出。每个单研究压缩包(.tar.gz)均包含GRCh38/hg38(主要)和GRCh37/hg19(b37,通过liftover转换)两种构建版本的输出。清单文件(manifest_upload12.tsv)列出了所有纳入研究及其性状名称、 ancestry、构建版本、样本量、PMID、COJO变异计数和LDSC变异计数。仅纳入具有宽松公开再分发许可的研究;受数据使用协议约束或访问受限的研究被排除。本数据集是Zenodo系列上传的一部分,该系列涵盖使用Harmonia处理的116项GWAS汇总统计量。配套软件论文为:van der Laan SW等,Harmonia:一套用于将GWAS汇总统计量协调为标准化格式的工具套件。F1000Research(2026)。
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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