支气管扩张全基因组关联汇总统计
该数据集包含去标识化的变异水平支气管扩张全基因组关联研究（GWAS）汇总统计，来源于欧洲和东亚人群的族裔特异性meta分析，以及跨族裔meta-GWAS汇总统计
基本信息
资源简介
支气管扩张全基因组关联汇总统计
该数据集为支气管扩张的全基因组关联研究（GWAS）汇总统计，涵盖欧洲与东亚人群的族裔特异性meta分析结果，以及跨族裔meta-GWAS汇总统计。数据以去标识化的变异水平形式提供，包含基因组变异信息、效应等位基因与非效应等位基因、效应估计值、标准误、P值及样本量信息（在可获得的情况下）。所有基因组位置均基于GRCh38参考基因组，不包含任何个体级参与者数据。该数据集由Miao, Ke、Li, Dantong、Cai, Shan、Hong, Xuanming共同完成，存放于Zenodo平台，发布时间为2026年，采用Creative Commons Attribution 4.0 International许可协议，属于呼吸道疾病/支气管扩张分类下的开放科研资源。
【数据集背景】
支气管扩张是一种以气道不可逆扩张为特征的慢性呼吸系统疾病，其遗传易感性研究近年来受到广泛关注。全基因组关联研究通过大规模人群的遗传变异扫描，能够识别与疾病相关的基因位点，为理解疾病生物学机制提供线索。该数据集正是在这一研究背景下产生，聚焦于支气管扩张的遗传关联信号，整合了欧洲和东亚两个族裔人群的分析结果，并进一步开展跨族裔meta分析，以提升关联发现的稳健性和可推广性。数据集所属分类为呼吸道疾病下的支气管扩张方向，来源于doi.org，机构为Zenodo。
【数据内容】
该数据集包含去标识化的变异水平GWAS汇总统计，具体涵盖以下内容：基因组变异信息、效应等位基因、非效应等位基因、效应估计值、标准误、P值以及样本量信息（在可获得的情况下）。数据分为三部分：欧洲人群的族裔特异性meta分析汇总统计、东亚人群的族裔特异性meta分析汇总统计，以及跨族裔meta-GWAS汇总统计。所有基因组位置均基于GRCh38参考基因组。数据集不包含任何个体级参与者数据。详细的表型定义、样本信息、列描述和分析说明均提供在随附的README文件中。
【采集与来源】
该数据集来源于欧洲和东亚人群的族裔特异性meta分析，以及在此基础上开展的跨族裔meta-GWAS分析。数据存放于Zenodo平台，来源站为doi.org。作者包括Miao, Ke、Li, Dantong、Cai, Shan、Hong, Xuanming。发布时间为2026年。关于样本采集的具体流程、招募方式、基因分型平台、质控步骤等细节，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于支气管扩张遗传学相关的二次分析，例如：跨族裔遗传关联信号的比较与验证、候选基因位点的精细定位、多基因风险评分构建的输入数据、功能注释与通路富集分析的起点，以及与其他GWAS汇总统计进行meta分析或孟德尔随机化研究等。由于包含欧洲和东亚人群的族裔特异性结果及跨族裔合并结果，该数据集特别适合用于评估遗传关联在不同族裔间的可重复性和异质性。此外，去标识化的汇总统计形式使其可在不涉及个体隐私的前提下广泛共享和再利用。
【使用方法】
使用者可通过doi.org访问该数据集，并依据Creative Commons Attribution 4.0 International许可协议使用。数据文件包含变异水平的信息，使用者需结合随附的README文件理解表型定义、样本信息、列描述和分析说明。所有基因组位置基于GRCh38，使用时应确保参考基因组版本一致。由于数据为汇总统计，不包含个体级数据，使用者无法直接进行个体水平的基因型-表型分析，但可用于汇总统计层面的统计遗传学分析。关于具体软件工具、分析流程或代码示例，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集提供了效应估计值、标准误、P值和样本量等信息，便于使用者评估关联信号的统计显著性。数据经过去标识化处理，不包含个体级参与者数据，符合隐私保护要求。所有基因组位置统一基于GRCh38，有利于跨数据集整合。然而，数据集仅涵盖欧洲和东亚人群，族裔覆盖范围有限，可能限制其在其他族裔人群中的直接外推。此外，样本量信息仅在可获得的情况下提供，部分变异可能缺失该信息。关于数据的质控标准、基因型填充质量、变异过滤阈值、meta分析异质性指标等，源站未提供。使用者应结合README文件中的分析说明，谨慎解释结果。
【引用与许可】
该数据集采用Creative Commons Attribution 4.0 International许可协议，允许在署名原作者的前提下共享、改编和商业使用。使用该数据集时，应按照学术规范引用相关作者及数据来源。作者为Miao, Ke、Li, Dantong、Cai, Shan、Hong, Xuanming，机构为Zenodo，发布时间为2026年。关于具体的引用格式、DOI标识符或推荐引用文本，源站未提供。使用者应参考Zenodo平台上的数据集页面获取完整的引用信息。
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://doi.org/10.5281/zenodo.23273426
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:
数据集大小约 1.18 GB。
数据说明
本数据集包含针对支气管扩张症的去识别化变异级全基因组关联研究（GWAS）汇总统计数据，这些数据源自欧洲和东亚人群的祖先特异性荟萃分析，以及跨祖先荟萃GWAS汇总统计数据。所提交的文件包括基因组变异信息、效应等位基因与非效应等位基因、效应估计值、标准误、P值以及样本量信息（如适用）。所有基因组位置均基于GRCh38。不包含任何个体参与者数据。详细的表型定义、样本信息、列描述及分析说明见随附的README文件。
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。
