中国人群囊性纤维化患病率系统估计及与白种人遗传谱比较的补充文件1
中国人群囊性纤维化患病率系统估计及与白种人遗传谱比较的补充文件1[数据集]。主题标签：囊性纤维化、呼吸道疾病、患病率估计、遗传谱比较、中国人群、白种人
基本信息
资源简介
中国人群囊性纤维化患病率系统估计及与白种人遗传谱比较的补充文件1
该数据集为一项关于中国人群囊性纤维化患病率系统估计及遗传谱与白种人比较研究的补充文件1，以数据集形式发布于 figshare 平台，DOI 为 10.6084/m9.figshare.19395786.v1，版本为 v1，发布年份为 2022 年。数据集归属于呼吸道疾病 / 囊性纤维化分类，主题标签涵盖囊性纤维化、呼吸道疾病、患病率估计、遗传谱比较、中国人群与白种人。作为研究论文的补充材料，其核心价值在于为囊性纤维化在中国人群中的流行病学估计及跨人群遗传背景差异分析提供配套数据支撑，便于研究者核查、复用与延伸相关分析。
【数据集背景】
囊性纤维化是一种累及呼吸系统等多器官的遗传性疾病，其在不同人群中的患病率与致病基因变异谱存在差异。该数据集对应的研究聚焦中国人群，试图系统估计囊性纤维化的患病率，并将中国人群的遗传谱与白种人进行比较。数据集作为该研究的补充文件1发布，属于研究论文的配套数据材料，服务于对研究细节、支撑数据与结果可重复性的公开需求。其分类归入呼吸道疾病 / 囊性纤维化，主题标签同时覆盖患病率估计、遗传谱比较、中国人群与白种人等关键维度，反映出数据集围绕人群流行病学估计与跨人群遗传背景对照两条主线组织。
【数据内容】
该数据集为对应研究的补充文件1，属于补充性数据材料。源站未提供关于具体文件数量、文件格式、字段结构、样本规模、基因位点清单或统计表格内容的详细说明。从主题标签可以确认其内容主题涉及囊性纤维化、呼吸道疾病、患病率估计、遗传谱比较、中国人群与白种人，但各主题下的具体数据条目与组织方式，源站未提供。
【采集与来源】
数据集来源站为 figshare.com，源站描述标注的发布年份为 2022 年，DOI 为 10.6084/m9.figshare.19395786.v1，版本为 v1。数据集为对应研究论文的补充文件1。关于原始数据的采集地点、采集时间范围、样本纳入标准、伦理审批信息及具体采集流程，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于囊性纤维化流行病学与遗传学研究的相关场景，包括对中国人群囊性纤维化患病率估计结果的核查与复用、中国人群与白种人遗传谱比较分析的参考对照，以及作为呼吸道疾病 / 囊性纤维化方向教学与文献研读的配套材料。由于其为研究补充文件，亦可用于支持对原研究结论的复现性检验与二次分析。具体适用条件与使用边界，源站未提供。
【使用方法】
该数据集以 figshare 平台发布的补充文件形式提供，可通过其 DOI 定位与获取。关于文件的具体打开方式、数据读取格式、字段含义说明及分析流程，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集为研究补充文件1，其质量与适用范围受原研究设计与补充材料定位的约束。关于数据完整性、准确性评估、缺失值处理、样本代表性及已知偏差等具体质量信息，源站未提供。使用者应注意补充文件通常仅覆盖研究的部分支撑材料，不宜将其等同于完整原始数据。
【引用与许可】
引用该数据集时，应参照源站描述中的引用信息：Additional file 1 of Systematic estimation of cystic fibrosis prevalence in Chinese and genetic spectrum comparison to Caucasians [Dataset]，2022 年，DOI 为 10.6084/m9.figshare.19395786.v1。关于该数据集的具体许可条款与使用限制，源站未提供。
下载信息
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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。
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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（Figshare）
按页面 Download 按钮获取。
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。
数据说明
(2022). Additional file 1 of Systematic estimation of cystic fibrosis prevalence in Chinese and genetic spectrum comparison to Caucasians [Dataset]. http://doi.org/10.6084/m9.figshare.19395786.v1
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