遗传性耳聋 SNP-microarray 初步研究数据集
研究聚焦遗传性耳聋的基因组变异,通过 SNP-microarray 技术分析拷贝数变异,以刻画全基因组范围的异常。该初步研究为更大规模的分阶段耳聋患者分析奠定基础,部分患者已进入高通量测序分析阶段

基本信息
资源简介
遗传性耳聋 SNP-microarray 初步研究数据集
Hereditary Hearing Loss SNP-Microarray Pilot Study
该数据集为遗传性耳聋 SNP-microarray 初步研究,来源于 ncbi.nlm.nih.gov,包含 1 个文件 GSE111131_series_matrix.txt.gz。研究聚焦遗传性耳聋的基因组变异,通过 SNP-microarray 技术分析拷贝数变异,以刻画全基因组范围的异常。该初步研究为更大规模的分阶段耳聋患者分析奠定基础,部分患者已进入高通量测序分析阶段。数据可用于遗传性耳聋相关拷贝数变异的探索性分析(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Feb 26 201。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):目标:尽管诊断工具近期有所进步,遗传性耳聋的基因组图谱在很大程度上仍未被表征。理解全基因组异常的一种策略包括分析拷贝数变异,这可以通过 SNP-microarray 技术进行定位。越来越多的文献已开始揭示拷贝数变异在遗传性耳聋中的重要性。这项初步研究支撑了一项更大的工作,该工作涉及对耳聋患者进行分阶段分析,其中许多患者已进入高通量测序分析阶段。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个,合计 0 B。
【主题与分类】
主题标签:Genome variation profiling by SNP array、GPL24663、9606。本站分类:耳及乳突疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE111131
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jun 19 201,引用时请注意版本时效。
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://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE111131
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
目标:尽管诊断工具近期取得了进展,遗传性听力损失的基因组特征仍很大程度上未得到阐明。理解全基因组异常的一种策略包括分析拷贝数变异,这可以通过SNP微阵列技术进行映射。越来越多的文献开始揭示拷贝数变异在遗传性听力损失中的重要性。本初步研究为一项更大规模的工作奠定了基础,该工作涉及对听力损失患者进行分期分析,其中许多患者已进入高通量测序分析阶段。数据描述:我们的数据来源于Infinium HumanOmni1-Quad v1.0 SNP微阵列(Illumina),这些微阵列为全基因组关联研究和拷贝数变异分析提供了有用的标记。该数据集包含一个由108名个体组成的队列(99名听力损失患者,9名听力正常的家庭成员),旨在理解拷贝数变异对遗传性听力损失的遗传贡献。
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




