10万人基因组计划先天性肾上腺皮质增生症病例队列
内分泌系统疾病领域文本公开数据集，来源：repository.cam.ac.uk。
基本信息
资源简介
10万人基因组计划先天性肾上腺皮质增生症病例队列
【一句话概览】
数字声学监测正深刻改变森林保护的地理与实践。它以枪声、鸟鸣等声学信号为证据，支持针对性空间干预，应对偷猎与生物多样性丧失等危机。研究指出，该技术不仅是保护工具，更推动与“环境治理术”相符的空间治理形态，催生森林保护中的新型空间权力结构。在肯定其提升保护效率的同时，也发现其算法效率承诺与科学抽象、军事化监控及资本投机相关联，并在全球多地扩散。研究将这些发展视为数字环境治理术的运作，提供分析框架（来源 repository.cam.ac.uk）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《The environmentality of digital acoustic monitoring: Emerging formations of spatial power in forests》。
【数据内容】
源站原始描述：The rise of digital acoustic monitoring is having transformative effects within forest conservation geographies and practices. By featuring divergent acoustic signals (a gunshot, a bird call) as its evidentiary basis for targeted acts of spatial intervention, digital acoustic monitoring promises to address myriad forest crises, from escalating poaching threats to biodiversity loss. More than a conservation tool, we assert that digital acoustic monitoring facilitates diverse manifestations of spa…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：数字声学监测的兴起正在对森林保护的地理格局与实践产生变革性影响。通过将差异化的声学信号（枪声、鸟鸣）作为其空间干预行动的证据基础，数字声学监测有望应对从偷猎威胁升级到生物多样性丧失等诸多森林危机。我们主张，数字声学监测不仅仅是一种保护工具，它还促成了多种空间治理的表现形式，这些形式与Foucault（2008）所称的“环境治理性”相契合。我们的核心目标是分析数字声学监测如何在森林保护景观——进而推及其他声学监测环境——中催生新的空间权力形态。在承认数字声学监测具有增强森林保护实践潜力的同时，我们也发现了证据表明，其算法驱动效率的承诺与科学抽象、军事化监控和资本主义投机等扩展形式相关联，而这些形式正在全球多种环境中蔓延。通过将这些发展作为数字环境治理性内部的运作来分析，我们提供了一个理论框架，以应对这些技术及其环境在全球范围内日益扩散的现状。
【主题与分类】
主题标签：Human Geography、Policy and Administration、Political Science、Human Society、Life on Land、digital acoustic monitoring、forest conservation、environmentality、spatial power、surveillance。
【适用方向】
文本类数据可用于医学自然语言处理，如命名实体识别、信息抽取与文本分类。
【获取与许可】
源站页面：https://www.repository.cam.ac.uk/handle/1810/364234
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。
暂未开放有偿下载
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://www.repository.cam.ac.uk/handle/1810/364234
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
该数据集来源于著名的英国10万人基因组计划（100k GP），包含了经HPO表型术语确诊的先天性肾上腺皮质增生症（CAH）患者全基因组测序数据，聚焦于CYP21A2基因等核心致病变异的研究。
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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