大疱性类天疱疮与慢性肾脏疾病之间的关联:一项双向孟德尔随机化研究

该数据集包含用于双向孟德尔随机化分析的遗传数据,主要涉及大疱性类天疱疮与慢性肾脏疾病之间的因果关联研究,数据模态包括基因型汇总统计量、效应值及工具变量信息,旨在通过遗传流行病学方法揭示两种疾病潜在的病因学联系,适用于自身免疫疾病与慢性肾脏病交叉领域的研究。

Mendeley Data
2024-05-17 更新
浏览 38
疾病关联研究孟德尔随机化
Association between bullous pemphigoid and chronic kidney disease: A bidirectional Mendelian randomization study

基本信息

大小
0.000267583 GB
创建/更新时间
2024-05-17
版本
v1

资源简介

大疱性类天疱疮与慢性肾脏疾病之间的关联:一项双向孟德尔随机化研究

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Association between bullous pemphigoid and chronic kidney disease: A bidirectional Mendelian randomization study》。源站首次发布:2024-05-13。

【数据内容】

源站原始描述:Bullous pemphigoid (BP) is an autoimmune subepidermal blistering disease. Increasing evidence showed BP is associated with systemic diseases, however, researches about BP and chronic kidney disease (CKD) are limited. Although a cohort study found individuals with CKD had increased risk of BP, 1 there has been no genetic evidence to demonstrate the casuality between BP and CKD. Mendelian Randomization (MR), based on genome-wide association studies (GWAS), is a method for determining causality bet…

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 267.58 KB。数据集 DOI:10.17632/5d996z7szw.1。

【获取与许可】

源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/5d996z7szw

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源站:https://data.mendeley.com/datasets/5d996z7szw

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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。

数据说明

该数据集基于一项双向孟德尔随机化(MR)研究,旨在探索大疱性类天疱疮(BP)与慢性肾脏疾病(CKD)之间的因果关系。BP是一种自身免疫性表皮下大疱性疾病,已有观察性研究表明其与系统性疾病相关,但BP与CKD之间的遗传证据尚不明确。本研究利用全基因组关联研究(GWAS)的汇总数据,通过双向MR分析方法,评估BP与CKD之间的潜在因果关联,为两种疾病的病因学研究提供遗传学证据。数据集包含用于MR分析的遗传工具变量、效应估计值及相关统计量,适用于遗传流行病学、自身免疫疾病与肾脏疾病关联机制的研究。

数据加载示例(表格/文本类)

import pandas as pd, glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))

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