全美健康研究数据资源库
All of Us研究数据库包含多族群参与者的电子病历、基因组及调查数据，用于精准医学研究、疾病风险建模以及包括罕见免疫系统疾病在内的多种疾病机制分析。
基本信息
资源简介
全美健康研究数据资源库
【一句话概览】
All of Us 研究平台采用三级数据访问模式。公开层仅含去标识化的汇总数据，所有人可通过数据快照和数据浏览器获取，两者计数因整理流程存在时间差而不同。注册层含个体级数据，仅限注册研究员在工作台使用，涵盖电子健康记录、可穿戴设备、调查和体格测量数据。受控层在注册层基础上增加基因组数据，包括短读长全基因组序列、长读长全基因组序列、结构变异和基因分型芯片，以及此前被抑制的电子健康记录和调查人口统计字段和未偏移的事件日期。三层计数因数据整理方法可能不同（来源 researchallofus.org）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Data Access Tiers – All of Us Research Hub》。
【数据内容】
源站原始描述：The All of Us Research Hub has a tiered-data access model with three data tiers. Details regarding the data tiers and Data Use Policies are summarized below. Public Tier The Public Tier dataset contains only aggregate data with identifiers removed. These data are available to everyone through the Data Snapshots and Data Browser, an interactive tool on the Research Hub. Counts differ between the Data Snapshots and Data Browser due to the lag time in the curation process. Registered Tier The Regis…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：All of Us研究平台采用分层数据访问模型，包含三个数据层级。有关数据层级及数据使用政策的详细信息概述如下。公开层 公开层数据集仅包含去除标识符的汇总数据。这些数据通过数据快照和数据浏览器向所有人开放，数据浏览器是研究平台上的一个交互式工具。由于数据整理过程中的时间延迟，数据快照和数据浏览器中的计数可能有所不同。注册层 注册层数据集包含个体级别的数据，仅对研究工作者平台上的注册研究人员开放。注册层包括来自电子健康记录（EHR）、可穿戴设备、调查和物理测量的数据。受控层 除注册层中的数据外，受控层数据集还包含以短读长全基因组序列（WGS）、长读长WGS、结构变异和基因分型阵列形式存在的基因组数据；先前从EHR和调查中抑制的人口统计字段；以及未偏移的事件日期。欲了解更多关于各层级内特定数据字段的信息，请访问注册层和受控层数据字典。由于数据整理方法的不同，三个数据层级之间的计数可能有所差异。
【主题与分类】
主题标签：All of Us、data access tiers、electronic health records、wearables、surveys、physical measurements、genomic data、whole genome sequences、structural variants、genotyping arrays。
【适用方向】
多模态数据适合跨模态对齐、融合建模与联合表征学习方向的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://www.researchallofus.org/data-tools/data-access/
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.researchallofus.org/data-tools/data-access/
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
All of Us研究计划提供大规模健康数据资源，包括电子病历、基因组数据及调查问卷信息，覆盖多族群人群，用于精准医学和疾病机制研究。
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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