阿姆斯特丹阿尔茨海默中心（ACA）队列（Tijms 等）
与阿姆斯特丹阿尔茨海默中心队列的比较 ####方法 本部分的目的是将 Emory 队列的亚型分型结果与最近由 Tijms 等 发表的关于 AD 亚型的手稿中确定的五种 AD 脑脊液亚型（神经元高可塑性、先天免疫激活、血脑屏障功能障碍、RNA 失调和脉络丛功能障碍）进行比较
基本信息
资源简介
阿姆斯特丹阿尔茨海默中心（ACA）队列（Tijms 等）
2. Alzheimer's Center Amsterdam (ACA) Cohort (Tijms et al.) 是一个收录于 synapse.org 的神经系统疾病 / 阿尔茨海默病分类下的数据集。该数据集的核心用途，是支持将 Emory 队列的亚型分型结果与阿姆斯特丹阿尔茨海默中心（Alzheimer's Center Amsterdam，ACA）队列中确定的阿尔茨海默病（AD）脑脊液亚型进行比较分析。相关比较工作围绕 Tijms 等人近期发表的关于 AD 亚型的研究展开，涉及五种 AD 脑脊液亚型，即神经元高可塑性、先天免疫激活、血脑屏障功能障碍、RNA 失调和脉络丛功能障碍。数据集名称中的“Tijms et al.”指向该亚型框架的来源研究，而“ACA Cohort”则表明其队列背景为阿姆斯特丹阿尔茨海默中心队列。
【数据集背景】
该数据集所处的背景是阿尔茨海默病的分子亚型研究。Tijms 等人近期发表的手稿中，基于脑脊液特征识别出五种 AD 亚型，分别为神经元高可塑性、先天免疫激活、血脑屏障功能障碍、RNA 失调和脉络丛功能障碍。这一亚型框架为后续研究提供了参照体系。本站将该数据集归入神经系统疾病 / 阿尔茨海默病类别，来源站为 synapse.org。数据集的核心目标之一，是将 Emory 队列的亚型分型结果与上述五种 ACA 亚型进行对照，从而在独立队列中考察亚型结构的一致性或差异。
【数据内容】
数据集涉及的核心内容是比较 Emory 队列亚型分型结果与 ACA 队列五种 AD 脑脊液亚型。具体而言，分析中计算了每个蛋白在五种 ACA 亚型中的平均表达量，对应标识为 ACA_Replication_Tijms_meanSubScore；同时计算了每个蛋白在六种 Emory 亚型中的平均表达量，对应标识为 ACA_Replication_Emory_meanSubScore。Emory 研究中认知最正常的组别被用作对照参考组，该组主要由对照病例构成，占比 95%，即 Subtype 1。分析过程中，将参考亚型的平均蛋白表达量从其余五个亚型中减去，以进行后续比较。除上述内容外，源站未提供关于样本量、蛋白数量、具体统计方法或结果数值的更多信息。
【采集与来源】
该数据集来源于 synapse.org。其队列背景为阿姆斯特丹阿尔茨海默中心队列，相关亚型框架来自 Tijms 等人近期发表的关于 AD 亚型的手稿。数据内容涉及 Emory 队列与 ACA 队列之间的亚型比较分析。关于样本采集地点、采集时间、纳入排除标准、伦理审批信息以及原始数据的具体来源流程，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于阿尔茨海默病亚型研究中的跨队列比较分析，尤其是将 Emory 队列的分型结果与 ACA 队列的五种 AD 脑脊液亚型进行对照的场景。它可用于考察蛋白平均表达在不同亚型之间的相对变化，也可用于以认知正常组作为参考、评估其余亚型的表达偏移。此外，该数据集适合与 Tijms 等人提出的亚型框架结合使用，支持对神经元高可塑性、先天免疫激活、血脑屏障功能障碍、RNA 失调和脉络丛功能障碍这五种亚型的复现性研究。关于其他具体应用场景，源站未提供。
【使用方法】
使用该数据集时，可围绕两个平均亚型评分标识展开分析：一是五种 ACA 亚型的平均蛋白表达量，标识为 ACA_Replication_Tijms_meanSubScore；二是六种 Emory 亚型的平均蛋白表达量，标识为 ACA_Replication_Emory_meanSubScore。分析中以 Emory 研究中认知最正常的组别作为对照参考组，该组主要由对照病例构成，占比 95%，即 Subtype 1。具体操作方式是将参考亚型的平均蛋白表达量从其余五个亚型中减去，从而得到相对表达差异。关于数据格式、读取方式、软件环境或代码示例，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集的一个关键限制在于，其比较分析依赖于 Emory 队列中认知最正常组别作为参考，而该组主要由对照病例构成，占比 95%，即 Subtype 1。这一参考选择可能影响其余亚型相对表达量的解释。此外，数据集涉及的五种 ACA 亚型来自 Tijms 等人近期发表的手稿，其复现性和外推性需结合具体研究背景判断。关于数据完整性、批次效应、缺失值处理、统计功效或验证结果等信息，源站未提供。
【引用与许可】
该数据集的相关研究背景指向 Tijms 等人近期发表的关于 AD 亚型的手稿，源站描述中提供了对应的 PubMed 链接。数据集本身来源于 synapse.org。关于该数据集的具体引用格式、作者列表、版本号、发布日期、许可协议或使用条款，源站未提供。
下载信息
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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。
需登录公开下载
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://synapse.org/Synapse:syn65461425
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
##Comparison to the Alzheimer Center Amsterdam Cohort ####METHODS The goal of this section was to compare the Emory Cohort subtyping results to the five AD CSF subtypes (neuronal hyperplasticity, innate immune activation, blood-brain barrier dysfunction, RNA dysregulation, and choroid plexus dysfunction) identified in a recently published manuscript on AD subtypes by Tijms, et al.. To do so, the mean expression of each protein was calculated for each of the five ACA subtypes (ACA_Replication_Tijms_meanSubScore), and six Emory subtypes (ACA_Replication_Emory_meanSubScore). As the most cognitively normal group in the Emory Study, comprised of predominantly control cases (95%), Subtype 1 was used as the control reference group. The mean protein expression from the reference subtype was subtracted from the remaining five subtypes to mean center the data on cognitively normal individuals. The resultant mean-centered data was z-scored to produce a mean-centered z-score per protein per subtype. These values were then correlated with the results in Tijms, et al. using the R WGCNA bicor function. ACA Data is available via ADDI Workbench: https://doi.org/10.58085/HR6S-2991
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
