多效性气道消化道鳞状细胞癌风险变异数据集
该数据集是一个包含108个与气道消化道鳞状细胞癌风险相关的多效性遗传变异信息的基因组学数据集，数据模态为基因变异表格（CSV格式），主要来源于固定效应荟萃分析和单癌种分析，适用于癌症遗传学、多癌种风险因素探索以及生物信息学分析等研究方向。
基本信息
资源简介
多效性气道消化道鳞状细胞癌风险变异数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Pleiotropic aerodigestive SqCC risk variants.》。配套论文《Genome-wide association meta-analysis identifies pleiotropic risk loci for aerodigestive squamous cell cancers》发表于 PLOS Genetics（2021），DOI：10.1371/journal.pgen.1009254。源站首次发布：2021-03-05。
【数据内容】
源站原始描述：108 variants with Pmeta-7; in the fixed-effects (F-E) meta-analyses; two single-cancer analyses at P-4 and consistent effect direction across cancer sites. (CSV)
主表 pgen.1009254.s011.csv 含 25 列、样本前 112 行结构完整。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 15.59 KB。pgen.1009254.s011.csv：text/plain，15.59 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pgen.1009254.s011。
【主题与分类】
源站学科分类：Cell Biology、Genetics、Molecular Biology、Evolutionary Biology、Environmental Sciences not elsewhere classified、Biological Sciences not elsewhere classified。主题标签：ABHD、Genome-wide association meta-analysis、19 p 13.11、2B、pleiotropic risk loci、BRCA、P meta、GWAS、cell cancers Squamous cell carcinomas、TMEM。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。源站学科分类标注为 Cell Biology、Genetics、Molecular Biology、Evolutionary Biology、Environmental Sciences not elsewhere classified、Biological Sciences not elsewhere classified。
【获取与许可】
源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Pleiotropic_aerodigestive_SqCC_risk_variants_/14173076
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Lesseur, Corina; Ferreiro-Iglesias, Aida; McKay, James D.; Bossé, Yohan; Johansson, Mattias; Gaborieau, Valerie; et al. (2021). Pleiotropic aerodigestive SqCC risk variants.. PLOS Genetics. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-06-04，引用时请注意版本时效。
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
源站：https://figshare.com/articles/dataset/Pleiotropic_aerodigestive_SqCC_risk_variants_/14173076
按页面 Download 按钮获取。
数据说明
该数据集是一个基因组学研究数据集，主要包含与气道消化道鳞状细胞癌（SqCC）风险相关的多效性遗传变异信息。数据集收录了108个在固定效应荟萃分析中达到显著统计水平（Pmeta-7）的变异位点，其中包含在两个单癌种分析中达到P-4显著性水平且在不同癌症部位效应方向一致的变异。数据以CSV格式提供，来源于Figshare平台的公开数据共享，适用于癌症遗传学、基因组学、生物信息学等领域的研究，可用于探索多癌种共有的遗传风险因素、基因-环境交互作用以及开发癌症风险预测模型。
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