NIAID 多中心艾滋病队列研究(MACS)

该数据集为 dbGaP 收录的 NIAID 多中心艾滋病队列研究(MACS),属于纵向队列设计,来源站为 ncbi.nlm.nih.gov,本站归类于感染 / 艾滋病毒/艾滋病

dbgap
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基因组预测Longitudinal, Cohort
phs000506: NIAID Multicenter AIDS Cohort Study (MACS)

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

NIAID 多中心艾滋病队列研究(MACS)

phs000506 是 NCBI dbGaP 收录的 NIAID 多中心艾滋病队列研究(Multicenter AIDS Cohort Study,MACS),属于纵向队列设计的研究资源,来源站为 ncbi.nlm.nih.gov,在本地分类中归入感染 / 艾滋病毒/艾滋病方向。该数据集以长期随访的队列观察为核心特征,主题标签为 Longitudinal 与 Cohort,适合围绕 HIV/AIDS 感染过程开展时间维度上的研究。以下依据可获得的信息,从背景、内容、来源、适用场景、使用方法、质量与限制以及引用与许可等方面进行介绍。

【数据集背景】

该数据集对应 NIAID 多中心艾滋病队列研究(MACS),由美国国家过敏症和传染病研究所(NIAID)支持,是以艾滋病为研究主题的多中心队列研究。其登记编号为 phs000506,收录于 NCBI 的 dbGaP 数据库。dbGaP 是面向基因型与表型关联研究的公共数据仓储,该研究以纵向队列(Longitudinal, Cohort)为基本设计,意味着研究围绕同一批参与者在多个时间点上反复观察与测量,从而支持对感染相关结局随时间变化的分析。在本地分类体系中,该数据集被划入感染 / 艾滋病毒/艾滋病类别,与其研究主题一致。

【数据内容】

源站将该研究描述为 dbGaP study,设计类型为纵向、队列。主题标签同样为 Longitudinal 与 Cohort,说明数据组织以随访队列为主线。关于具体的变量构成、样本规模、随访轮次、检测项目种类、临床与实验室指标明细、遗传数据类型等,源站未提供,因此无法在本介绍中列出具体字段或指标。可以确定的是,该数据集并非横断面调查,而是以时间序列上的重复观测为特征的研究资源。

【采集与来源】

该数据集来源于 ncbi.nlm.nih.gov,即美国国家生物技术信息中心维护的站点,通过 dbGaP 平台对外发布。研究本身为 NIAID 多中心艾滋病队列研究,属于多中心协作的队列研究。关于各中心的分布、招募方式、随访间隔、样本采集与处理流程、伦理审批与知情同意的具体安排,源站未提供。

【适用场景】

基于其纵向队列设计与艾滋病研究主题,该数据集适用于需要考察感染相关因素随时间变化的研究场景,例如对 HIV/AIDS 感染进程中不同时点观测值的纵向分析、暴露与结局之间时间关系的探讨,以及结合 dbGaP 平台基因型与表型数据的关联研究。由于主题标签明确包含 Longitudinal 与 Cohort,也适合作为方法学上讨论队列随访设计与纵向数据分析的示例资源。关于该数据集是否适用于特定亚组分析、特定终点或特定检测平台,源站未提供,需以实际获取的数据文档为准。

【使用方法】

该数据集通过 NCBI dbGaP 平台提供,属于 dbGaP 收录研究,通常需遵循 dbGaP 的数据访问流程获取。关于本研究的访问级别(开放或受控)、申请条件、审批步骤、数据下载格式与配套文档的具体情况,源站未提供。使用前应查阅 dbGaP 上该研究编号对应的页面,了解数据说明与使用条款。

【质量与限制】

该研究为纵向队列设计,其优势在于支持时间维度上的观察;但关于样本量、随访完整率、失访情况、测量误差、数据缺失模式以及数据更新频率等质量相关信息,源站未提供。此外,本介绍所依据的信息仅涵盖研究名称、编号、来源站、设计类型与分类标签,未涉及具体数据内容层面的质量评估,因此无法对数据精度或适用范围作出进一步判断。

【引用与许可】

该数据集收录于 NCBI dbGaP,研究编号为 phs000506。关于引用格式、致谢要求、数据使用协议、许可条款以及再分发限制等具体规定,源站未提供。使用者在发表研究成果时,应依据 dbGaP 页面及相关数据使用协议的要求进行引用与致谢。

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使用方式

数据集获取

源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/projects/gap/cgi-bin/study.cgi?study_id=phs000506

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据说明

dbGaP study (Longitudinal, Cohort).

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