AD Knowledge Portal - 后端 Sage Internal
关于 ----- AD Knowledge Portal 是一个平台，用于访问美国国家老龄化研究所（NIA）阿尔茨海默病转化研究计划通过若干倡议生成的数据、分析和工具
基本信息
资源简介
AD Knowledge Portal - 后端 Sage Internal
AD Knowledge Portal - backend Sage Internal 属于神经系统疾病 / 阿尔茨海默病方向的数据资源，来源站为 synapse.org。AD Knowledge Portal 是一个平台，用于访问美国国家老龄化研究所（NIA）阿尔茨海默病转化研究计划通过若干倡议生成的数据、分析和工具。该计划鼓励在研究生命周期早期即共享资源的开放科学协作。AD Knowledge Portal 最初托管来自“加速药物伙伴关系阿尔茨海默病靶点发现与临床前验证项目”的数据，现已纳入来自人类样本和实验模型系统的“组学”数据，以及来自研究团队和跨联盟工作组的生物信息学分析结果。该数据集作为该门户的后端资源，面向阿尔茨海默病及相关神经科学研究领域，提供对上述数据、分析与工具的访问入口。
【数据集背景】
AD Knowledge Portal 由美国国家老龄化研究所（NIA）的阿尔茨海默病转化研究计划推动建立。该计划通过若干倡议生成数据、分析和工具，并鼓励开放科学协作，主张在研究生命周期早期共享资源。门户最初托管的数据来自 Accelerating Medicines Partnership in Alzheimer’s Disease Target Discovery and Preclinical Validation Project。此后，门户的覆盖范围扩展至“组学”数据、实验模型系统数据以及生物信息学分析结果。AMP-AD 是政府、产业界和非营利组织之间的预竞争伙伴关系，聚焦于发现新颖的、临床相关的内容。AD Knowledge Portal - backend Sage Internal 即在这一背景下作为门户的后端组成部分存在，服务于阿尔茨海默病转化研究的数据访问需求。
【数据内容】
该数据集所属门户包含的数据类型包括：来自人类样本的“组学”数据、来自实验模型系统的“组学”数据，以及来自研究团队和跨联盟工作组的生物信息学分析结果。门户还提供分析与工具，供访问者使用。AD Knowledge Portal 最初托管的是 Accelerating Medicines Partnership in Alzheimer’s Disease Target Discovery and Preclinical Validation Project 的数据。随着计划推进，门户内容已扩展到多个倡议所生成的数据、分析和工具。关于该后端数据集自身具体包含哪些文件、表或记录，源站未提供。
【采集与来源】
数据来源为美国国家老龄化研究所（NIA）阿尔茨海默病转化研究计划通过若干倡议所生成的数据、分析和工具。门户最初的数据来自 Accelerating Medicines Partnership in Alzheimer’s Disease Target Discovery and Preclinical Validation Project。当前门户包括来自人类样本和实验模型系统的“组学”数据，以及来自研究团队和跨联盟工作组的生物信息学分析。AMP-AD 作为政府、产业界和非营利组织之间的预竞争伙伴关系，也参与相关发现工作。该数据集来源站为 synapse.org。关于该后端数据集的具体采集流程、更新频率或技术获取方式，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于访问美国国家老龄化研究所（NIA）阿尔茨海默病转化研究计划所生成的数据、分析和工具。其所属门户鼓励开放科学协作，支持在研究生命周期早期共享资源，因此可用于阿尔茨海默病转化研究相关的数据获取、分析结果查阅以及工具使用。门户涵盖人类样本和实验模型系统的“组学”数据以及生物信息学分析，可服务于研究团队和跨联盟工作组的相关工作。AMP-AD 聚焦于发现新颖的、临床相关的内容，该数据集可作为该方向研究的资源入口之一。关于该后端数据集的具体适用分析任务或使用案例，源站未提供。
【使用方法】
AD Knowledge Portal 是一个平台，用于访问美国国家老龄化研究所（NIA）阿尔茨海默病转化研究计划通过若干倡议生成的数据、分析和工具。该数据集来源站为 synapse.org。关于该后端数据集的具体访问方式、接口调用方法、下载流程或使用步骤，源站未提供。
【质量与限制】
AD Knowledge Portal 鼓励开放科学协作，并在研究生命周期早期共享资源。门户包含来自研究团队和跨联盟工作组的生物信息学分析，以及来自人类样本和实验模型系统的“组学”数据。AMP-AD 为政府、产业界和非营利组织之间的预竞争伙伴关系。关于该后端数据集的具体质量指标、数据完整性、误差范围、覆盖偏差或其他限制条件，源站未提供。
【引用与许可】
AD Knowledge Portal 由美国国家老龄化研究所（NIA）的阿尔茨海默病转化研究计划通过若干倡议生成数据、分析和工具。该计划鼓励开放科学协作，主张在研究生命周期早期共享资源。AMP-AD 是政府、产业界和非营利组织之间的预竞争伙伴关系。关于该后端数据集的具体引用格式、许可条款或使用限制，源站未提供。
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。
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://synapse.org/Synapse:syn12666371
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
关于 ----- AD Knowledge Portal 是一个平台，可用于访问由 National Institute on Aging（NIA）的 Alzheimer’s Disease Translational Research Program 通过多个项目产生的数据、分析和工具。该项目鼓励在研究生命周期早期共享资源的开放科学合作。AD Knowledge Portal 最初托管了来自 Accelerating Medicines Partnership in Alzheimer’s Disease Target Discovery and Preclinical Validation Project 的数据。AD Knowledge Portal 现在包括来自人类样本和实验模型系统的“组学”数据，以及来自研究团队和跨联盟工作组的生物信息学分析。### Accelerating Medicines Partnership Alzheimer’s Disease Project (AMP-AD) AMP-AD 是政府、产业界和非营利组织之间的竞争前合作，专注于发现新型、具有临床相关性的治疗靶点，并开发有助于验证 AD 现有治疗靶点的生物标志物。这一多部门合作由 Foundation for the National Institutes of Health（FNIH）管理。
这项为期5年的工作从公共和私营部门获得的联合资助支持为1.852亿美元。AMP-AD由两个项目组成：项目A正在通过添加tau PET成像和新型液体生物标志物，补充已纳入三项NIH资助的临床前AD II/III期注册试验中的生物标志物组合。项目B将来自人脑样本的大规模分子数据分析与网络建模方法和实验验证相结合，并促进数据和分析工具的快速、广泛共享。请在NIA网站和FNIH网站上了解更多关于该项目的信息。AD知识门户由AMP-AD项目合作伙伴资助（见下文）。Sage Bionetworks通过NIA的一项资助开发并维护该门户。如果您对AD知识门户有建议或反馈，请联系我们。###A
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？
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