口颌面裂数据插补识别新风险位点并揭示唇裂±腭裂与单纯腭裂遗传背景

本数据集包含非综合征型唇裂伴或不伴腭裂(nsCL/P)的全基因组关联研究(GWAS)插补后汇总统计量,涵盖399例nsCL/P病例与1,318例中欧血统对照,共8,820,921个常染色体SNP

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基因组预测orofacial cleftcleft lipcleft palateGWAS
Imputation of orofacial clefting data identifies novel risk loci and sheds light on the genetic background of cleft lip ± cleft palate and cleft palate only.

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
许可
Restricted Access
创建/更新时间
2026-10-12
版本
v1.0

资源简介

口颌面裂数据插补识别新风险位点并揭示唇裂±腭裂与单纯腭裂遗传背景

Imputation of orofacial clefting data identifies novel risk loci and sheds light on the genetic background of cleft lip ± cleft palate and cleft palate only.

本数据集包含非综合征型唇裂伴或不伴腭裂(nsCL/P)的全基因组关联研究(GWAS)插补后汇总统计量,涵盖399例nsCL/P病例与1,318例中欧血统对照,共8,820,921个常染色体SNP。样本招募、特征及基因分型细节见Mangold等2010年文献(PMID: 20023658),插补细节见Ludwig等2017年文献(PMID: 28087736),数据结构信息见附加说明。该数据可用于探索口颌面裂的遗传风险位点及遗传背景研究(来源 DOI 解析,Restricted Access 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2017。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):本数据集包含非综合征型唇裂伴或不伴腭裂(nsCL/P)的插补全基因组关联研究(GWAS)汇总统计量。该GWAS包含399例nsCL/P病例和1,318例中欧血统对照,涵盖8,820,921个常染色体SNP。样本招募/特征及基因分型的详细信息见Mangold等2010年文献(PMID: 20023658)。插补的进一步细节见Ludwig等2017年文献(PMID: 28087736),数据结构信息见附加说明。

【主题与分类】

主题标签:orofacial cleft、cleft lip、cleft palate、GWAS。本站分类:口颌系统疾病/唇裂和腭裂。

【获取与许可】

源站页面:https://zenodo.org/record/3724148

使用许可:Restricted Access。

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    • 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

该数据集包含非综合征型唇裂伴或不伴腭裂(nsCL/P)的插补全基因组关联研究(GWAS)的汇总统计量。该GWAS包含399例nsCL/P病例和1,318例中欧血统对照,涵盖8,820,921个常染色体SNP。有关样本招募/特征及基因分型的详细信息可见于Mangold等人2010年的研究(PMID:20023658)。有关插补的更多细节可见于Ludwig等人2017年的研究(PMID:28087736),数据结构的有关信息在附加说明中提供。

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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