eMERGE Network 第三阶段:83,000余名参与者的HRC填充芯片数据
该数据集来自eMERGE Network第三阶段,包含约83,000名参与者的Human Reference Consortium(HRC)填充芯片数据,覆盖九个第三阶段研究站点及三个第二阶段站点合作者,并附有人口统计学与体重指数测量信息

基本信息
资源简介
eMERGE Network 第三阶段:83,000余名参与者的HRC填充芯片数据
该数据集来自eMERGE Network第三阶段,包含约83,000名参与者的Human Reference Consortium(HRC)填充芯片数据,覆盖九个第三阶段研究站点及三个第二阶段站点合作者,并附有人口统计学与体重指数测量信息。数据结合生物样本库与电子病历系统,可用于基因组发现与基因组医学实施研究,服务于循环系统疾病尤其是心力衰竭相关的遗传学研究(来源 omicsdi.org)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):电子病历与基因组学(eMERGE)网络是由美国国立卫生研究院(NIH)组织和资助的、由美国医学研究机构组成的联盟。eMERGE网络的主要目标是开发、传播和应用将生物样本库与电子病历(EMR)系统相结合的研究方法,用于基因组发现和基因组医学实施研究。eMERGE于2007年9月宣布成立,并于2015年9月开始第三阶段。eMERGE第三阶段(2015年9月至2019年5月)由九个研究站点、两个中央测序和基因分型设施以及一个协调中心组成。本研究包括:来自九个第三阶段研究站点和三个第二阶段研究站点合作者的约83,000名eMERGE参与者的人类参考联盟(HRC)填充芯片数据。相应的人口统计学、体重指数测量。Cas
【主题与分类】
主题标签:Genomic。本站分类:循环系统疾病/心力衰竭。
【获取与许可】
源站页面:https://omicsdi.org/dataset/dbgap/phs001584
下载信息
注册下载
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。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://omicsdi.org/dataset/dbgap/phs001584
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
电子病历与基因组学(eMERGE)网络是由美国国立卫生研究院(NIH)组织并资助的美国医学研究机构联盟。eMERGE网络的主要目标是开发、传播和应用将生物样本库与电子病历(EMR)系统相结合的研究方法,以用于基因组发现和基因组医学实施研究。eMERGE于2007年9月宣布成立,并于2015年9月开始其第三阶段。eMERGE第三阶段(2015年9月-2019年5月)由九个研究站点、两个中央测序和基因分型设施以及一个协调中心组成。本研究包括:来自九个第三阶段研究站点和三个第二阶段研究站点合作者的约83,000名eMERGE参与者的人类参考联盟(HRC)插补芯片数据。相应的人口统计学资料、体重指数测量值。
以下表型的病例/对照状态:腹主动脉瘤;血管紧张素转换酶抑制剂/咳嗽;注意缺陷多动障碍;年龄相关性黄斑病;阑尾炎;哮喘;特应性皮炎;自闭症;良性前列腺增生;颈动脉疾病(作为定量指标);caMRSA;白内障;艰难梭菌结肠炎;极度肥胖;慢性肾脏病;慢性肾脏病与2型糖尿病;慢性肾脏病、2型糖尿病与高血压;结肠息肉;心肺适能;痴呆;憩室病;糖尿病视网膜病变;胃食管反流病;青光眼;身高;心力衰竭;甲状腺功能减退症;血脂;高眼压症;外周动脉疾病;QRS时限;红细胞指数;Roux-en-Y胃旁路术后糖尿病缓解;难治性高血压;服用他汀类药物期间的主要不良心血管事件(MACE);2型糖尿病;静脉血栓栓塞症;白细胞指数;以及带状疱疹病毒感染。研究站点和参与者包括:波士顿儿童医院:基因伙伴关系(TGP)是位于Bo的一项前瞻性纵向登记研究
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




