短端粒而非加速的表观遗传或蛋白质组年龄增加纤维化肺病风险：孟德尔随机化与多效性剖析及独立重复验证
本数据集为一项双样本孟德尔随机化研究的分析代码与衍生数据，研究六种生物衰老指标（GrimAge、PhenoAge、Hannum-age、内在表观遗传年龄加速、蛋白质组年龄加速、白细胞端粒长度）与六种免疫介导疾病的双向关系，并包含肠道微生物组两步中介分析与独立重复验证
基本信息
资源简介
短端粒而非加速的表观遗传或蛋白质组年龄增加纤维化肺病风险：孟德尔随机化与多效性剖析及独立重复验证
Short telomeres, but not accelerated epigenetic or proteomic age, increase fibrotic lung disease risk: Mendelian randomisation with pleiotropy dissection and independent replication
本数据集为一项双样本孟德尔随机化研究的分析代码与衍生数据，研究六种生物衰老指标（GrimAge、PhenoAge、Hannum-age、内在表观遗传年龄加速、蛋白质组年龄加速、白细胞端粒长度）与六种免疫介导疾病的双向关系，并包含肠道微生物组两步中介分析与独立重复验证。关键结果为较长白细胞端粒长度降低特发性肺纤维化风险（OR 0.18，95% CI 0.12–0.25，p = 5.0 × 10⁻²³，76个工具变量）。数据不含个体水平数据，输入均为公开GWAS汇总统计，可用于复现分析、方法学参考及端粒长度与纤维化肺病关系的进一步研究（来源 DOI 解析，Creative Commons Attribution 4.0 Internat。
【数据集背景】
源站首次发布：2026。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：一项双样本孟德尔随机化研究的分析代码与衍生数据，研究六种生物衰老指标（GrimAge、PhenoAge、Hannum-age 和内在表观遗传年龄加速、蛋白质组年龄加速、白细胞端粒长度）与六种免疫介导疾病的双向关系，并包含肠道微生物组两步中介分析，以及在两个特发性肺纤维化病例对照数据集中对端粒长度至纤维化肺病发现的独立重复验证。不包含个体水平数据。所有输入均为公开可用的 GWAS 汇总统计；该数据存放包含工具变量表、协调后的逐变异数据集、估计器输出、图表以及已完成的 STROBE-MR 清单。关键结果：较长的白细胞端粒长度降低特发性肺纤维化风险（OR 0.18 每标准差，95% CI 0.12–0.25，p = 5.0 × 10⁻²³，76 个工具变量）
【主题与分类】
主题标签：Mendelian randomisation、telomere length、idiopathic pulmonary fibrosis、interstitial lung disease、epigenetic clock、biological ageing、horizontal pleiotropy、GWAS summary statistics、FinnGen、instrumental variables。本站分类：呼吸系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.23190663
使用许可：Creative Commons Attribution 4.0 International。
下载信息
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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 1.0 MB。
数据说明
一项针对六种生物学衰老指标（GrimAge、PhenoAge、Hannum年龄及内在表观遗传年龄加速、蛋白质组年龄加速、白细胞端粒长度）与六种免疫介导疾病的双样本孟德尔随机化研究的分析代码和衍生数据，进行双向分析，并包含一个两步肠道微生物组中介分支，以及在两个特发性肺纤维化病例对照数据集中对端粒长度与纤维化肺病发现的独立重复验证。不包含个体水平数据。所有输入均为公开可获取的GWAS汇总统计量；该数据存放包含工具变量表、按变异协调后的数据集、估计器输出、图表以及填写完成的STROBE-MR清单。关键结果：较长的白细胞端粒长度降低特发性肺纤维化风险（每标准差OR 0.18，95% CI 0.12–0.25，p = 5.0 × 10⁻²³，76个工具变量），在排除端粒维持或肺纤维化位点的每一个工具变量后，该效应仍持续存在，OR为0.26（0.17–0.40）。其余35个暴露-结局配对均为阴性，并报告了每个配对的最小可检测效应。
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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