FaceBase人类基因组分析接口
该资源可用于唇腭裂相关面部形态和遗传位点探索，支持人类颅面形态、GWAS结果和口面裂相关研究数据查询。
基本信息
资源简介
FaceBase人类基因组分析接口
【一句话概览】
尽管面部外观与结构具有高度遗传性，但特定基因变异与面部形态多样性的关系仍缺乏信息。随着可负担的非侵入性3D表面成像技术出现，现已能获取大量个体的面部定量信息。该项目包含对两个美国白种人队列的3D面部测量进行GWAS的结果，受试者共3118人，数据由FaceBase联盟收集，结果发表于Shaffer等人2016年的PLoS Genetics（来源 facebase.org）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《FV1: GWAS of Facial Measures in Europeans》。
【数据内容】
源站原始描述：Although ample evidence exists that facial appearance and structure are highly heritable, there is a dearth of information regarding how variation in specific genes relates to the diversity of facial forms evident in our species. With the advent of affordable, non-invasive 3D surface imaging technology, it is now possible to capture detailed quantitative information about the face in a large number of individuals. By coupling state- of-the-art 3D imaging with advances in high-throughput genotypi…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：尽管有充分证据表明面部外观和结构具有高度遗传性，但关于特定基因变异如何与人类面部形态多样性相关联的信息却十分匮乏。随着经济实惠、非侵入性的3D表面成像技术的出现，现在能够大量捕获个体面部的详细定量信息。通过将最先进的3D成像技术与高通量基因分型技术的进步相结合，我们拥有了前所未有的机会来绘制正常面部变异的遗传决定因素。该项目包含了作为FaceBase联盟一部分收集的两个美国白种人队列的3D面部测量GWAS结果。这些结果由Shaffer等人于2016年在《PLoS Genetics》上发表。
【主题与分类】
主题标签：GWAS、facial variation、3D imaging、craniofacial、Europeans、FaceBase。
【适用方向】
多模态数据适合跨模态对齐、融合建模与联合表征学习方向的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://www.facebase.org/resources/human/hgai/FV1.html
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。
暂未开放公开下载
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。
免登录有偿下载
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://www.facebase.org/resources/human/hgai/FV1.html
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
FaceBase人类颅面基因组项目数据接口，包含与唇腭裂相关的面部形态和遗传研究资源。
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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