PAGE项目CALiCo研究:ARIC社区动脉粥样硬化风险研究

该数据集来自omicsdi.org,属于PAGE项目CALiCo研究下的ARIC部分,主题标签为Genomics,本站归类为循环系统疾病/心力衰竭

omicsdi
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基因组Genomics
Population Architecture using Genomics and Epidemiology (PAGE): Causal Variants Across the Life Course (CALiCo): Atherosclerosis Risk in Communities (ARIC)

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

PAGE项目CALiCo研究:ARIC社区动脉粥样硬化风险研究

该数据集来自omicsdi.org,属于PAGE项目CALiCo研究下的ARIC部分,主题标签为Genomics,本站归类为循环系统疾病/心力衰竭。ARIC是由NHLBI资助的前瞻性流行病学研究,在四个美国社区开展,包含队列组分与社区监测组分,旨在探究动脉粥样硬化的病因与自然史、临床动脉粥样硬化疾病的病因,以及心血管风险因素、医疗照护和疾病在种族、性别、地点与时间上的差异。队列于1987年开始入组,每个现场中心随机招募约4000名45-64岁个体,共15792名参与者接受包括医学、社会和人口学数据的广泛检查,此后每三年复查一次。该数据可用于心血管疾病流行病学与基因组学相关研究(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):CALiCo ARIC 由美国国家心肺血液研究所(NHLBI)资助的社区动脉粥样硬化风险研究(ARIC)是一项在四个美国社区开展的前瞻性流行病学研究。ARIC旨在调查动脉粥样硬化的病因与自然史、临床动脉粥样硬化疾病的病因,以及心血管风险因素、医疗照护和疾病在种族、性别、地点与日期上的差异。ARIC包括一个队列组分和一个社区监测组分。队列入组始于1987年。每个ARIC现场中心从其社区内确定的人群中随机选择并招募了约4,000名45-64岁的个体样本。共有15,792名参与者接受了广泛检查,包括医学、社会和人口学数据。这些参与者每三年复查一次,首次筛查

【主题与分类】

主题标签:Genomics。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/ega/phs000223.v1.p1

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源站:https://omicsdi.org/dataset/ega/phs000223.v1.p1

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    • 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。

数据说明

CALiCo ARIC 由美国国家心肺血液研究所(NHLBI)资助的社区动脉粥样硬化风险研究(ARIC),是一项在美国四个社区开展的前瞻性流行病学研究。ARIC 旨在探究动脉粥样硬化的病因与自然史、临床动脉粥样硬化疾病的病因,以及心血管危险因素、医疗照护和疾病在种族、性别、地点和日期方面的差异。ARIC 包括队列组分和社区监测组分。队列招募始于1987年。每个 ARIC 现场中心从其所在社区特定人群中随机选择并招募了约4,000名45-64岁的个体样本。共有15,792名参与者接受了全面检查,包括医学、社会和人口学数据。这些参与者每三年接受一次复查,第一次筛查(基线)发生于1987-89年,第二次在1990-92年,第三次在1993-95年,第四次也是最后一次检查于1996-98年进行。随访每年进行一次。第五次队列检查正在进行中(2011-2013年)。

每年通过电话访谈与参与者保持联系,并评估队列的健康状况。在目前正在进行的社区监测部分中,对这四个社区进行调查,以确定35-84岁男性和女性中住院心肌梗死和冠心病死亡的社区范围发生率。住院卒中仅在队列参与者中进行调查。该研究从2005年开始对住院心力衰竭(55岁及以上)进行社区监测,并对门诊心力衰竭事件进行队列监测。

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

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