颈动脉亚临床动脉粥样硬化内型识别与因果分析数据集

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。