塞浦路斯原发性纤毛运动障碍多基因NGS诊断检测数据集
该数据集描述塞浦路斯全国原发性纤毛运动障碍(PCD)队列的基因诊断结果,该岛疾病患病率较高。研究对48名希腊裔塞浦路斯及其他血统患者的样本进行了39个已知PCD基因的靶向下一代测序(NGS)

基本信息
资源简介
塞浦路斯原发性纤毛运动障碍多基因NGS诊断检测数据集
Primary ciliary dyskinesia multigene NGS diagnostic testing in Cyprus
该数据集描述塞浦路斯全国原发性纤毛运动障碍(PCD)队列的基因诊断结果,该岛疾病患病率较高。研究对48名希腊裔塞浦路斯及其他血统患者的样本进行了39个已知PCD基因的靶向下一代测序(NGS)。在受检的无亲缘关系家族中,74%实现了分子诊断(希腊裔塞浦路斯血统为68%,非希腊裔塞浦路斯血统为90%)。共鉴定出11个基因中的24种不同突变,其中12种为新发现。这些突变被分类为无义突变(n=9)、剪接位点突变(7)、移码突变(n=4)、错义突变(n=3)和小缺失(n=1)。希腊裔塞浦路斯患者中纯合性比非希腊裔塞浦路斯患者更常见(88% vs 46.2%,p=0.016)。四种突变(DNAH11:c.5095-2A>G、CFAP300:c.。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集描述了塞浦路斯全国PCD队列的基因诊断,该岛疾病患病率较高。对48名希腊裔塞浦路斯及其他血统患者的样本进行了39个已知PCD基因的靶向下一代测序(NGS)。在受检的无亲缘关系家族中,74%实现了分子诊断(希腊裔塞浦路斯血统为68%,非希腊裔塞浦路斯血统为90%)。共鉴定出11个基因中的24种不同突变,其中12种为新发现。这些突变被分类为无义突变(n=9)、剪接位点突变(7)、移码突变(n=4)、错义突变(n=3)和小缺失(n=1)。希腊裔塞浦路斯患者中纯合性比非希腊裔塞浦路斯患者更常见(88% vs 46.2%,p=0.016)。四种突变(DNAH11:c.5095-2A>G、CFAP300:c.95_103delGCCGGCTCC、TTC25:c.716G>A、RSPH9: c.670+2T>C)在74%的确诊希腊裔塞浦路斯患者中发现。
【主题与分类】
主题标签:respiratory diseases、Respiratory Disease、Next Generation Sequencing、primary ciliary dyskinesia、Genetic Diagnosis。本站分类:呼吸道疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A4b54b7df92aedac8d62842a15bc3e52aa668a2c8839937dfc37d9bd70e48c246
使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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- OpenDataLab:
数据说明
该数据集描述了塞浦路斯全国PCD队列的遗传学诊断情况,该岛为疾病高发地区。研究对48例希腊裔塞浦路斯人及其他血统患者的样本进行了39个已知PCD基因的靶向下一代测序(NGS)。在接受检测的非血缘关系家系中,74%实现了分子诊断(希腊裔塞浦路斯人分别为68%,非希腊裔塞浦路斯人分别为90%)。共鉴定出11个基因中的24种不同突变,其中12种为新突变。这些突变被分类为无义突变(n=9)、剪接位点突变(7)、移码突变(n=4)、错义突变(n=3)和小片段缺失(n=1)。纯合突变在希腊裔塞浦路斯患者中比非希腊裔塞浦路斯患者更常见(88% vs 46.2%,p=0.016)。在74%已诊断的希腊裔塞浦路斯家系中发现四种突变(DNAH11:c.5095-2A>G、CFAP300:c.95_103delGCCGGCTCC、TTC25:c.716G>A、RSPH9: c.670+2T>C),通常以纯合形式出现并呈区域聚集性。携带RSPH9突变的患者表现出更高的鼻一氧化氮产生量(57nL/min vs 15 nL/min,p <0.001)、更高的FEV1(-0.89 vs -2.37,p=0.018)和FVC(-1.00 vs -2.16,p=0.029)z评分,高于队列中其余患者。
靶向多基因panel NGS诊断是一种高效的单一检测方法,可用于PCD的早期诊断,有助于了解隔离人群中的疾病遗传流行病学特征并改进患者分层。
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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