WTCCC 双相情感障碍病例对照研究 - 合并对照
该数据集来自 omicsdi.org,为 WTCCC 针对双相情感障碍开展的全基因组病例对照关联研究,采用六个疾病收集样本,并以 1958 British Birth Cohort 和 UK National Blood Service 收集样本作为对照,形成合并对照组

基本信息
资源简介
WTCCC 双相情感障碍病例对照研究 - 合并对照
WTCCC case-control study for Bipolar Disorder - Combined Controls 是一个以基因组学为主题的数据集,来源于 omicsdi.org。该数据集对应 WTCCC 针对双相情感障碍(Bipolar Disorder, BD)开展的全基因组病例对照关联研究,研究使用六个疾病收集样本,并以 1958 British Birth Cohort 和 UK National Blood Service 的收集样本作为对照,从而形成合并对照组。数据集名称中的“Combined Controls”即指向这一合并对照的构成方式。该数据集在分类上归入妊娠、分娩和产褥期 / 其他类别,主题标签为 Genomics。整体而言,该数据集的核心价值在于为双相情感障碍的全基因组关联分析提供病例与对照的基因组数据基础,其对照部分由两个大型人群或献血者收集样本合并而成,适合用于病例对照比较研究。
【数据集背景】
该数据集依托于 WTCCC 开展的双相情感障碍全基因组病例对照关联研究。全基因组病例对照关联研究的基本思路是比较患病个体与未患病个体在基因组变异位点上的频率差异,从而识别与疾病相关的遗传信号。在这一框架下,对照样本的选择与规模对研究结果的可靠性具有重要影响。该研究采用六个疾病收集样本构成病例侧,同时引入 1958 British Birth Cohort 与 UK National Blood Service 两个收集样本作为对照来源,并将二者合并形成合并对照组。数据集名称中的“Combined Controls”正是对这一对照构成方式的概括。数据集的主题标签为 Genomics,表明其内容属于基因组学范畴。
【数据内容】
该数据集为 WTCCC 双相情感障碍全基因组病例对照关联研究中的合并对照部分。研究设计包含六个疾病收集样本,并与 1958 British Birth Cohort 和 UK National Blood Service 的收集样本作为对照共同使用。数据集名称明确指向“Combined Controls”,即对照样本由上述两个来源合并而成。关于具体的样本数量、检测平台、变异位点数目、数据文件格式与字段结构等信息,源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 omicsdi.org。其对照样本来自 1958 British Birth Cohort 与 UK National Blood Service 两个收集来源,病例侧则涉及六个疾病收集样本。关于各收集样本的具体采集地点、采集时间、纳入与排除标准、伦理审批信息以及样本处理流程等细节,源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于基因组学领域中与双相情感障碍相关的病例对照关联分析场景,可作为合并对照数据用于与病例样本进行对照比较,支持遗传关联信号的识别与验证类研究。此外,其对照构成方式也可为涉及多来源对照合并的研究设计提供参考。关于该数据集在其他疾病或性状研究中的适用性,源站未提供。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法,包括数据下载方式、文件组织格式、预处理步骤、质量控制流程以及配套分析工具等信息。
【质量与限制】
源站未提供该数据集的质量评估信息与使用限制说明,包括样本质量指标、数据完整性、批次效应处理以及使用范围约束等。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用方式与许可条款信息。
下载信息
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需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
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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使用方式
数据集获取
源站:https://omicsdi.org/dataset/ega/EGAS00000000002
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
WTCCC针对双相情感障碍(BD)的全基因组病例对照关联研究,使用了六个疾病收集样本,以及1958年英国出生队列和英国国家血液服务收集样本作为对照。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




