颈动脉亚临床动脉粥样硬化内型识别与因果分析数据集
该数据集整合了来自IMPROVE研究米兰站点的3340名参与者的多模态数据，包括临床表格、分子生物标志物、基因型数据和颈动脉超声图像测量结果，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四种内型，分析血浆IL-8与颈动脉内膜中层厚度的因果关系，并探索基因-吸烟交互作用对动脉粥样硬化发展的影响，以支持心血管疾病风险预测和精准预防医学的研究。
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），包含与颈动脉亚临床动脉粥样硬化相关的原始数据，用于支持三篇学术论文的研究。数据涵盖3340名参与者的多模态信息，包括人口统计学特征、临床指标、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结果（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，从轻度到重度风险分层，并利用遗传风险评分和基因-吸烟交互分析探讨了IL-8与c-IMT的因果关系及环境-遗传互作效应。主要研究方向包括动脉粥样硬化内型划分、疾病进展预测、心血管疾病风险评估以及精准预防医学应用。
下载信息
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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.10624954
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数据说明
该数据集来源于欧洲多中心IMPROVE研究（米兰站点），包含与颈动脉亚临床动脉粥样硬化相关的原始数据，用于支持三篇学术论文的研究。数据涵盖3340名参与者的多模态信息，包括人口统计学特征、临床指标、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结果（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，从轻度到重度风险分层，并利用遗传风险评分和基因-吸烟交互分析探讨了IL-8与c-IMT的因果关系及环境-遗传互作效应。主要研究方向包括动脉粥样硬化内型划分、疾病进展预测、心血管疾病风险评估以及精准预防医学应用。
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