颈动脉亚临床动脉粥样硬化研究数据集
该数据集包含来自IMPROVE研究米兰站点的多模态数据，涵盖临床表格、分子生物标志物、基因型数据以及颈动脉超声影像测量指标，主要用于通过机器学习方法识别颈动脉亚临床动脉粥样硬化的不同内型，分析基因与环境因素（如吸烟）的交互作用，并评估动脉粥样硬化性心血管疾病的风险预测与进展研究，为精准医学在心血管疾病预防领域的应用提供数据支持。
基本信息
资源简介
该数据集来源于欧洲多中心IMPROVE研究（米兰站点）的原始数据，聚焦于颈动脉亚临床动脉粥样硬化的研究。数据包含参与者的基线人口统计学、临床特征、分子生物标志物（如血浆IL-8水平）、基因型数据（基于Illumina芯片平台）以及颈动脉超声测量指标（如颈动脉内膜中层厚度c-IMT和斑块数量）。数据集通过机器学习方法（如神经网络和分层聚类）识别了四种颈动脉粥样硬化内型（endotypes），并分析了基因-吸烟交互作用对动脉粥样硬化的影响。该数据集主要用于心血管疾病风险预测、动脉粥样硬化进展研究、因果推断分析以及精准预防医学的应用探索。
下载信息
注册下载
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暂未开放公开下载
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免登录有偿下载
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使用方式
数据集获取（Zenodo 公开直链）
源站：https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.10624955
（注册/登录后按页面指引下载）
数据说明
该数据集来源于欧洲多中心IMPROVE研究（米兰站点）的原始数据，聚焦于颈动脉亚临床动脉粥样硬化的研究。数据包含参与者的基线人口统计学、临床特征、分子生物标志物（如血浆IL-8水平）、基因型数据（基于Illumina芯片平台）以及颈动脉超声测量指标（如颈动脉内膜中层厚度c-IMT和斑块数量）。数据集通过机器学习方法（如神经网络和分层聚类）识别了四种颈动脉粥样硬化内型（endotypes），并分析了基因-吸烟交互作用对动脉粥样硬化的影响。该数据集主要用于心血管疾病风险预测、动脉粥样硬化进展研究、因果推断分析以及精准预防医学的应用探索。
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