多维暴露组与整合遗传分析解析哮喘
该数据集来自 UK Biobank 队列，包含针对哮喘的全面暴露组全关联研究（ExWAS）的完整结果。数据涵盖整个暴露组中经全部协变量调整的 Cox 比例风险模型结果，以及训练集和测试集的 ExWAS 汇总结果
基本信息
资源简介
多维暴露组与整合遗传分析解析哮喘
Deciphering Asthma via the Multidimensional Exposome and Integrative Genetic Analyses
该数据集来自 UK Biobank 队列，包含针对哮喘的全面暴露组全关联研究（ExWAS）的完整结果。数据涵盖整个暴露组中经全部协变量调整的 Cox 比例风险模型结果，以及训练集和测试集的 ExWAS 汇总结果。所有数据以聚合、不可识别形式呈现，符合 UK Biobank 数据访问政策。该数据集可用于支持透明度、可重复性以及哮喘病因学的二次分析，适合关注哮喘环境暴露与遗传整合分析的研究者使用（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
项目资助方：Tianjin Key Medical Discipline (Specialty) Construction Project (TJYXZDXK-040A)。源站首次发布：2026-01-17。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：该数据集包含使用 UK Biobank 队列对哮喘进行的全面暴露组全关联研究（ExWAS）的完整结果。数据集包括流行病学分析的汇总级结果，探索多维暴露组因素与哮喘风险之间的关联。具体而言，数据集提供：- 在整个暴露组中经过所有后续协变量调整的 Cox 比例风险模型结果；- 训练集和测试集的 ExWAS 汇总结果。所有数据均以聚合、不可识别形式呈现，以确保参与者隐私并遵守 UK Biobank 数据访问政策。该数据集旨在支持透明度、可重复性以及有兴趣研究哮喘病因的研究人员的二次分析。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 7.31 MB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.31080847.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Environmental epidemiology。主题标签：Asthma、Exposome、Precision prevention。本站分类：呼吸系统疾病/哮喘。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Environmental epidemiology。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/_b_Deciphering_Asthma_via_the_Multidimensional_Exposome_and_b_b_Integrative_Genetic_Analyses_b_/31080847
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Jiang, Yuhan (2026). Deciphering Asthma via the Multidimensional Exposome and Integrative Genetic Analyses. figshare. Dataset
下载信息
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数据集获取
源站：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.31080847
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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 7.3 MB。
数据说明
该数据集包含一项关于哮喘的全面暴露组全关联研究（ExWAS）的完整结果，该研究基于英国生物银行（UK Biobank）队列开展。数据集包括流行病学分析的汇总级结果，探讨多维暴露组因素与哮喘风险之间的关联。具体而言，该数据集提供：整个暴露组中所有后续协变量调整的Cox比例风险模型结果；训练队列和测试队列的ExWAS汇总结果。所有数据均以聚合、不可识别形式呈现，以确保参与者隐私并遵守英国生物银行数据访问政策。该数据集旨在支持透明度、可重复性以及为对哮喘病因学感兴趣的研究人员开展二次分析。
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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