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adni数据集简介_ADP数据

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全栈程序员站长
发布2022-09-19 10:12:08
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发布2022-09-19 10:12:08
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文章被收录于专栏:全栈程序员必看

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

ADNI临床数据集: 由各个学科的临床信息组成,包括招募、人口统计特征、体格检查和认知评估数据 所收集的临床数据:

基因数据: ILLUMINA SNP基因分型检测 ADNI的一个关键目标就是为研究人员提供机会,将遗传学、影像学和临床数据结合起来,帮助研究该病的机制 SNPs — 单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphisms) GWAS — 全基因组关联研究(Genome-Wide Association Studies) WGS — 全基因组测序 APOE的4等位基因是已知的AD最强大的遗传风险因素,如果拥有一个4等位基因的人患AD的风险增加了2- 3倍,那么如果有两个等位基因的人患AD的风险增加了12倍。 GWAS采用标记物(单核苷酸多态性(SNPs))和感兴趣的表型之间的关联测试。病例对照GWAS和其他类型的遗传关联研究的结果可以为检测ADNI成像和其他生物标志物数据集派生的定量表型提供靶点

核磁共振图像 MRI — 核磁共振成像 包括:原始、预处理和后处理的图像文件,FMRI和DTI 已收集的MRI数据:

生物标志物更适合用于识别有认知能力下降风险的参与者和衡量疾病进展。本项目将收集MRI(结构、扩散加权成像、灌注和静息状态序列);使用florbetapir F18 (florbetapir F18)或florbetaben F18 (florbetaben F18)的淀粉样PET 可得到的图像数据:

正电子发射型计算机断层显像 PET — 正电子发射型计算机断层显像 包括:原始、预处理和后处理的图像文件,PIB (ADNI1), FDG (ADNI1/GO/2), FLORBETAPIR (ADNI GO/2/3), FLORBETABEN (ADNI3)和TAU成像(ADNI3) 这些图像对于开发生物标记物以跟踪阿尔茨海默氏症进展和潜在病理变化非常重要。 收集的数据:

可得到的图像数据:

生物样本 包含:参与者的血液、尿液和脑脊液等生物样本

发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/166674.html原文链接:https://javaforall.cn

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