معلومة

فتح قاعدة بيانات للصور الطبية


هل يعرف أي شخص وجود مستودع مفتوح للصور الطبية (مثل فحوصات التصوير المقطعي المحوسب) مرتبة حسب فئة المرض؟ أنا أعمل على بعض برامج الرؤية الحاسوبية التي تتطلب مجموعة كبيرة من الضوابط التي يمكن التعلم منها.


صور طبية مفتوحة الوصول:

  1. ميدبيكس (عن طريق الكلمات الرئيسية ، والنظام العضوي ، وعلم الأمراض والتشخيص من الألف إلى الياء)
  2. Radiopaedia (باستخدام الكلمات الرئيسية)
  3. الأشعة PEIR (عن طريق الكلمات الرئيسية أو الجهاز أو المنطقة التشريحية)
  4. حالات الموجات فوق الصوتية (عن طريق الكلمات الرئيسية والنظام العضوي)
  5. محرك بحث الصور الطبية الحيوية ذو الوصول المفتوح (Openi) (عن طريق الكلمات الرئيسية)
  6. ويكيميديا ​​كومنز (عن طريق الكلمات الرئيسية)
  7. البحث عن الصور من Google (باستخدام عامل التصفية "المشاع الإبداعي" أو "المجال العام" أو "الوصول المفتوح")
  8. البحث عن الصور من Google (باستخدام المرشحات: أسود / أبيض ، غير تجاري ، صور)

أكثر:


وهذه بداية جيدة: http://www.aylward.org/notes/open-access-medical-image-repositories. أتفهم أن هذا السؤال كان قابلاً للتطبيق إلى حد ما ، ولكن ربما يكون تجميع مجموعة من روابط الموارد المنسقة بناءً هنا لأن البحث من خلال التبادل لم يكشف عن أي استفسارات سابقة في هذا الموضوع.

تحديث: لأولئك المهتمين بفهم المشهد الحالي للأدوات المتاحة لتحليل الصور الطبية: تحقق من قائمة الأدوات مفتوحة المصدر (http://www0.cs.ucl.ac.uk/opensource_mia_ws_2012/links.html) .


كما أشرت بالفعل في منشور مبكر ، هناك العديد من الخيارات في مكتبة DICOM. من السهل العثور على أي طريقة صورة تريدها وأيضًا أي فئة مرضية.


15 مجموعات البيانات المفتوحة للرعاية الصحية

ينتشر التعلم الآلي في عالم الرعاية الصحية. عندما نتحدث عن الطرق التي سيحدث بها التعلم الآلي ثورة في مجالات معينة ، فإن الرعاية الصحية دائمًا ما تكون واحدة من أهم المجالات التي تشهد خطوات كبيرة ، وذلك بفضل قوة المعالجة والتعلم للآلات. هناك فرصة جيدة إما أن تكون موظفًا أو ستعمل قريبًا في مجال الرعاية الصحية. منذ فترة ، كتبت قائمة من 25 مجموعة بيانات مفتوحة ممتازة لـ ML وتضمنت healthdata.gov وقاعدة بيانات MIMIC للرعاية الحرجة. فيما يلي 15 مجموعة بيانات ممتازة أخرى خاصة بالرعاية الصحية.

[اكتسب المهارات العلمية التي تحتاجها للمضي قدمًا مع Ai +! تعلم المزيد هنا]


مجموعات بيانات الصور الطبيعية

    : الفحص العقلي الأكثر شيوعًا. مجموعة بيانات مكونة من 25 × 25 ، وأرقامًا مركزية ، وأرقام مكتوبة بخط اليد بالأبيض والأسود. إنها مهمة سهلة - فقط لأن شيئًا ما يعمل على MNIST ، لا يعني أنها تعمل. : 32x32 صور ملونة مع 10/100 فئة. لم يعد شائع الاستخدام بعد الآن ، على الرغم من أنه مرة أخرى ، يمكن أن يكون فحصًا مثيرًا للاهتمام. : صور لأشياء تنتمي إلى 101 فئة. : صور كائنات تنتمي إلى 256 فئة. : عبارة عن مجموعة بيانات للتعرف على الصور لتطوير التعلم غير الخاضع للإشراف ، والتعلم العميق ، وخوارزميات التعلم الذاتي. مثل CIFAR-10 مع بعض التعديلات. : أرقام المنازل من Google Street View. فكر في هذا على أنه MNIST المتكرر في البرية. : صور مجهر لتماثيل لعبة تحت إضاءة ووضعية مختلفة. : تجزئة / تصنيف الصورة العامة - ليس مفيدًا بشكل رهيب لإنشاء تعليقات توضيحية للصورة في العالم الحقيقي ، ولكنه رائع للخطوط الأساسية: مجموعة بيانات كبيرة من الصور المشروحة. : مجموعة بيانات الصورة الفعلية للخوارزميات الجديدة. تحتوي العديد من شركات واجهة برمجة تطبيقات الصور على تسميات من واجهات REST الخاصة بها والتي تقترب بشكل مثير للريبة من التسلسل الهرمي لفئة 1000 WordNet من ImageNet. : فهم المشهد مع العديد من المهام المساعدة (تقدير تخطيط الغرفة ، وتوقع الملوحة ، وما إلى ذلك) والمنافسة المرتبطة بها. : فهم عام للصور / وضع تعليقات عليها ، مع منافسة مرتبطة بها. : تم تصوير كائنات مختلفة في كل زاوية في دوران 360 درجة. : تم تصوير كائنات مختلفة في كل زاوية في دوران 360 درجة. : مجموعة من 9 ملايين عنوان URL للصور "التي تم وضع تعليقات عليها بملصقات تغطي أكثر من 6000 فئة" ضمن المشاع الإبداعي.

البيانات الجغرافية المكانية

    : بيانات المتجه لكوكب الأرض بأكمله بموجب ترخيص مجاني. يحتوي على (نسخة قديمة من) بيانات مكتب الإحصاء الأمريكي. : لقطات القمر الصناعي لكامل سطح الأرض ، يتم تحديثها كل عدة أسابيع. : يقوم رادار دوبلر بمسح الظروف الجوية في الولايات المتحدة.

2. فليكر

يعد Flickr مصدرًا رائعًا للعثور على الكثير من الصور ، خاصة تلك التي يمكن استخدامها مجانًا في مدونتك. تستخدم العديد من مواقع الصور مفتوحة المصدر الرائدة مثل Photo pin واجهة Flickr API من أجل تنظيم الصور على مواقعهم. & # 8217s ليس من المستغرب استخدام Flickr كموقع واقعي للعثور على صور مجانية نظرًا لعدد الصور المعروضة.

تتمثل الجوانب السلبية الرئيسية لـ Flickr في وظائف البحث أدناه ، والزر & # 8216download & # 8217 الذي يصعب العثور عليه وحقيقة أنه يتعين عليك إنشاء رابط الإسناد للمؤلف بنفسك.

كيفية استخدام فليكر للعثور على صور لمدونتك

يعد استخدام Flickr للعثور على صور مفتوحة المصدر أمرًا بسيطًا للغاية. فقط تأكد من التحقق من أنك تستخدم صورة يمكن استخدامها على موقع الويب الخاص بك.

عند البحث عن صورة - يجب أن تتأكد من تحديد الخيار & # 8220creative commons only & # 8221.

كل صورة على Flickr لها ترخيصها الخاص ، ولكن إذا كنت ترغب في استخدام الصور التي تسمح بالتعديل - تأكد من تحديد الخيار & # 8220modifications allowed & # 8221 لعرض الصور التي تسمح بالتكيف.

على عكس Photo pin ، مع Flickr ، تحتاج إلى اتخاذ خطوة إضافية لاسترداد رابط الإسناد لصورة.

انقر فوق & # 8220 بعض الحقوق محفوظة & # 8221 الارتباط لقراءة الترخيص.

لتنزيل صورة من Flickr ، يجب النقر فوق رمز التنزيل لعرض جميع الأحجام التي تتوفر بها الصورة للتنزيل.


افتح قواعد بيانات متعددة في نفس الوقت

في مثيل واحد من Access ، يمكنك فتح قاعدة بيانات واحدة فقط في كل مرة. بمعنى آخر ، لا يمكنك بدء Access ، وفتح قاعدة بيانات واحدة ، ثم فتح قاعدة بيانات أخرى دون إغلاق قاعدة البيانات الأولى. ومع ذلك ، يمكنك تشغيل مثيلات متعددة من Access في نفس الوقت ، مع فتح قاعدة بيانات لكل منها. في كل مرة تبدأ فيها Access ، تقوم بفتح مثيل جديد منه. على سبيل المثال ، لفتح قاعدتي بيانات Access في نفس الوقت ، ابدأ Access وافتح قاعدة بيانات Access الأولى ، ثم ابدأ مثيلًا جديدًا من Access وافتح قاعدة البيانات الثانية.

ملحوظة: عدد مثيلات Access التي يمكنك تشغيلها في نفس الوقت محدود بمقدار الذاكرة المتوفرة. تعتمد الذاكرة المتوفرة على مقدار ذاكرة الوصول العشوائي (RAM) التي يمتلكها الكمبيوتر ومقدار الذاكرة المستخدمة بواسطة البرامج الأخرى قيد التشغيل في ذلك الوقت.

يتم تشغيل كل مثيل من Access في نافذة منفصلة. إذا كان لديك أكثر من مثيل واحد من Access قيد التشغيل وتريد عرضها في نفس الوقت ، يمكنك تجانب النوافذ.


6 مصادر للصور المجانية للتدوين العلمي

إذا كنت مدونًا ، فمن المحتمل أنك تعلم أن معظم الصور عبر الإنترنت محمية بحقوق الطبع والنشر ولا يسمح باستخدامها لموقعك. أين كاتب علمي مغامر يلجأ إلى عمل فني مجاني وجميل وقابل للتدوين من الناحية القانونية؟

1. اسأل الفنان

يمتلك الفنانون حقوق الطبع والنشر الخاصة بهم ، لكن هذا لا يعني أن الكثيرين ليسوا سعداء بالمشاركة! في كثير من الأحيان ، يكلف إذن استخدام المدونة الشخصية أو غير التجارية مجرد رابط يعود إلى موقع الفنان على الويب. في حين أن أخذ 30 ثانية لكتابة رسالة بريد إلكتروني قصيرة قد يبدو وكأنه عمل إضافي ، ضع في اعتبارك أن التعايش بين الكتاب والفنانين غالبًا ما يفيد كلاهما (المعرض أ: مدونة يوميات الرئيسيات و Nathaniel Gold). لا تخجل!

تضع الهيئات الحكومية معظم صورها في المجال العام. كما ينبغي - دفع الجمهور ثمنها! تحتفظ وكالة ناسا بقاعدة بيانات رائعة للصور المتعلقة بالفضاء والتي يمكن استخدامها في معظم الأغراض طالما أنك لا تدل على موافقة الحكومة على منتج تجاري.

تقوم هيئة المسح الجيولوجي الأمريكية برعاية مجموعة كبيرة من صور المجال العام التي لا تغطي فقط الصخور والبراكين والمتنزهات الوطنية والزلازل ، ولكن الصور المبكرة الرائعة للثقافات المحلية والشخصيات السياسية والأحداث التاريخية والمزيد. مثل أرشيف ناسا ، صور USGS مجانية للاستخدام دون إذن مسبق.

4. صور المعاهد الوطنية للصحة من تاريخ الطب

تحتوي المحفوظات التاريخية للمعهد الوطني للصحة على 70000 صورة ، بما في ذلك الصور الفوتوغرافية والرسوم المتحركة واللوحات وملصقات الصحة العامة وغيرها من المنوعات.

5. مكتبة صور الصحة العامة

تستضيف مراكز السيطرة على الأمراض مكتبة صور الصحة العامة PHIL. معظم المحتوى عبارة عن مزيج غير عادي من كونه حديثًا و في المجال العام ، ولكن تحقق من التفاصيل قبل الاستخدام ، حيث إن بعض كنوز PHIL محمية بحقوق الطبع والنشر.

6. ويكيميديا ​​كومنز

ويكيميديا ​​كومنز هو مستودع عملاق يغطي بكل معنى الكلمة ملايين من العناصر ذات حالة حقوق التأليف والنشر المتفاوتة ، بما في ذلك المجال العام ومجموعة متنوعة من الأعمال المحمية بحقوق الطبع والنشر المشاع الإبداعي. قد تكون مواد المشاع الإبداعي آمنة أو لا تكون آمنة للنسخ اعتمادًا على تفاصيل الاستخدام المقصود وتفسير أصحاب الحقوق لـ "غير التجاري" ، لذلك أوصي بالالتزام بالملك العام.

الآراء المعبر عنها هي آراء المؤلف (المؤلفين) وليست بالضرورة آراء Scientific American.

عن المؤلفين)

أليكس وايلد هو أمين علم الحشرات بجامعة تكساس في أوستن ، حيث يدرس التاريخ التطوري للنمل. في عام 2003 أسس شركة للتصوير الفوتوغرافي كمكمل جمالي لعمله العلمي ، وتظهر صوره الفوتوغرافية للتاريخ الطبيعي في العديد من المتاحف والكتب ووسائل الإعلام.


يركز البحث في فرع البيولوجيا الحسابية NCBI (CBB) على المناهج الحسابية النظرية والتحليلية والتطبيقية لمجموعة واسعة من المشاكل الأساسية في البيولوجيا الجزيئية والطب.

يتم تنفيذ برنامج البحث في فرع علم الأحياء الحسابي من قبل كبار المحققين ، ومحققو مسار الحيازة ، وعلماء الموظفين ، وزملاء ما بعد الدكتوراه ، والطلاب. يركز البرنامج على المناهج النظرية والتحليلية والتطبيقية لمجموعة واسعة من المشاكل الأساسية في البيولوجيا الجزيئية.

تتركز خبرة المجموعة في تحليل التسلسل ، وتحليل بنية / وظيفة البروتين ، والمعلوماتية الكيميائية ، وتحليل الجينوم. تغطي الاهتمامات البحثية كذلك مجموعة واسعة من الموضوعات في علم الأحياء الحسابي وعلم المعلومات. وتشمل هذه ، على سبيل المثال لا الحصر ، خوارزميات البحث في قاعدة البيانات ، وتحديد إشارة التسلسل ، والنماذج الرياضية للتطور ، والطرق الإحصائية في علم الفيروسات ، والسلوك الديناميكي لأنظمة التفاعل الكيميائي ، وخوارزميات استرجاع النص الإحصائي ، وتركيب البروتين والتنبؤ بالوظيفة ، والجينوم المقارن ، والتصنيف الأشجار وعلم الوراثة السكانية وأنظمة الأحياء.

تعمل العديد من المشاريع البحثية الأساسية التي أجراها محققو مصرف البحرين المركزي على تعزيز وتقوية مجموعة NCBI لقواعد البيانات وأدوات تطبيقات البرمجيات المتاحة للجمهور. أدت الجهود البحثية التعاونية ، بين محققي NCBI وكذلك مع مجتمع البحث الخارجي ، إلى تطوير خوارزميات مبتكرة (BLAST و PSI-BLAST و VAST و COGs) ، وأساليب بحث جديدة (النص المجاور) والموارد الأساسية (PubChem و CDD) التي حولت مجال علم الأحياء الحسابي. الخوارزميات والتطبيقات قيد التطوير حاليًا لديها القدرة على تعزيز الاكتشاف العلمي.

يساهم أعضاء مصرف البحرين المركزي بشكل كبير في صحة وموثوقية موارد NCBI عبر الإنترنت من خلال مراجعة جودة ودقة البيانات المودعة في قواعد البيانات ، فضلاً عن دقة المعلومات المستخدمة للتعليق على البيانات. يوفر الأعضاء أيضًا القيادة والتوجيه للمجتمع خارج أسوار من خلال تخطيط وتنظيم اتحادات علمية لتحديد الاستخدام الأكثر فعالية لموارد التسلسل العام للبيولوجيا التجريبية واسعة النطاق أو عالية الإنتاجية. يتعاون الباحثون لتحديد مجالات جديدة للبحث وتحديد الآليات الحسابية المناسبة لمعالجتها.


تقارير الحالة السريرية

* تم إنشاء عامل تأثير المجلة لعام 2019 من خلال قسمة عدد المقالات المنشورة في عامي 2017 و 2018 على عدد المرات التي تم الاستشهاد بها في عام 2019 استنادًا إلى قاعدة بيانات مؤشر اقتباس الباحث العلمي من Google. إذا كان & # 39X & # 39 هو إجمالي عدد المقالات المنشورة في عامي 2017 و 2018 ، و & # 39Y & # 39 هو عدد المرات التي تم الاستشهاد فيها بهذه المقالات في المجلات المفهرسة خلال عام 2019 ، فعامل تأثير المجلة = Y / X

مجلة تقارير الحالة السريرية هي مجلة يتم مراجعتها من قبل الزملاء وتنشر أعمال بحثية جديدة يتم إجراؤها كتقارير حالة في المجال الطبي حول أنواع مختلفة من الأمراض ، وتغطي القضايا السريرية والتشخيصية الخاصة بكل منها.

مجلة Journal of Clinical Case Reports هي مجلة علمية مفتوحة الوصول توفر منصة نشر مثيرة للاهتمام على مستوى العالم وتهدف إلى إبقاء العلماء والأطباء والممارسين الطبيين والباحثين والطلاب على اطلاع ومحدثين بشأن الأبحاث الجارية في المجال ذي الصلة. نرحب بالحفاظ على أعلى مستوى من المجلة وتحقيق عامل التأثير العالي.

تستخدم تقارير Journal of Clinical Case نظام التتبع للحفاظ على الجودة في عملية مراجعة الأقران. التتبع هو نظام لتقديم المخطوطات عبر الإنترنت ومراجعتها وتتبعها. تتم معالجة المراجعة من قبل أعضاء هيئة تحرير مجلة Journal of Clinical Case Reports أو خبراء خارجيين. مطلوب ما لا يقل عن اثنين من المراجعين المستقلين موافقة متبوعة بموافقة المحرر لقبول أي مخطوطة قابلة للاقتباس. يمكن للمؤلفين إرسال المخطوطات وتتبع تقدمهم من خلال النظام ، على أمل النشر. يمكن للمراجعين تنزيل المخطوطات وتقديم آرائهم إلى المحرر. يمكن للمحررين إدارة عملية الإرسال / المراجعة / المراجعة / النشر بأكملها.


بيانات الوصول المفتوح والموارد الحاسوبية للتصدي لـ COVID-19

يتم توفير بيانات الوصول المفتوح الخاصة بـ COVID-19 والموارد الحسابية من قبل الوكالات الفيدرالية ، بما في ذلك المعاهد الوطنية للصحة ، والاتحادات العامة ، والكيانات الخاصة. هذه الموارد متاحة مجانًا للباحثين ، وسيتم تحديث هذه الصفحة مع توفر المزيد من المعلومات.

يسعى مكتب إستراتيجية علوم البيانات إلى تزويد مجتمع البحث ب روابط ل بيانات الوصول المفتوح والموارد الحسابية والداعمة. هذه الموارد يجري مجمعة ونشرت للمصالح العلمية والصحة العامة. إن إدراج مورد في هذه القائمة لا يعني أنه قد تم تقييمه أو اعتماده من قبل المعاهد الوطنية للصحة.

لاقتراح مورد جديد ، يرجى إرسال بريد إلكتروني مع اسم المورد والموقع الإلكتروني ووصف قصير إلى [email protected]

NIAID Clinical Trials Data Repository ، AccessClinicalData @ NIAID ، عبارة عن منصة بيانات آمنة قائمة على السحابة من NIAID تتيح مشاركة التقارير ومجموعات البيانات من NIAID COVID-19 والوصول إليها والتجارب السريرية الأخرى التي ترعاها لمجتمع البحوث الأساسية والسريرية.

مستودع مركزي لمجموعات البيانات المحدثة والمنظمة حول انتشار وخصائص SARS-CoV-2 و COVID-19. تتوفر معلومات حول أفضل طريقة لاستخدام هذا المورد.

مساحة عمل سحابة Broad Terra لأفضل الممارسات مع بيانات جينوم COVID-19

  • بيانات تسلسل COVID-19 الخام من أرشيف قراءة تسلسل NCBI (SRA)
  • سير العمل لتجميع الجينوم ، ومراقبة الجودة ، والتصنيف الميتاجينومي ، والإحصاءات الإجمالية
  • تنتج Jupyter Notebook مخططات مراقبة الجودة لإخراج سير العمل

تتضمن مجموعة البيانات مفتوحة المصدر لما يقرب من 50000 مادة كيميائية الأدوية المضادة للفيروسات والمركبات ذات الصلة التي تشبه هيكليًا مضادات الفيروسات المعروفة لاستخدامها في التطبيقات بما في ذلك البحث واستخراج البيانات والتعلم الآلي والتحليلات. يتوفر أيضًا مكنز هدف البروتين COVID-19. CAS هو قسم من الجمعية الكيميائية الأمريكية.

يقدم مركز السيطرة على الأمراض مجموعة متنوعة من البيانات حول COVID-19 في الولايات المتحدة.

تحتفظ به من قبل المركز الوطني الصيني للمعلومات الحيوية / المركز الوطني لبيانات الجينوم ، 2019nCoVR هو مورد شامل عن COVID-19 ، يجمع بين المعلومات المحدثة حول جميع التسلسلات المنشورة ، وتحليلات الطفرات ، والآداب وغيرها.

عرض الدراسات السريرية المدرجة المتعلقة بمرض فيروس كورونا (COVID-19). يتم تقديم الدراسات في شكل منظم مباشرة من قبل الرعاة والمحققين الذين يجرون الدراسات. يتم نشر معلومات الدراسة المقدمة بشكل عام على ClinicalTrials.gov في غضون يومين بعد التقديم الأولي ويتم تحديث محتوى الموقع يوميًا. محتوى الموقع الكامل متاح أيضًا من خلال API.

تحتوي هذه المجموعة من الملفات على معلومات لطباعة النماذج المادية ثلاثية الأبعاد لبروتينات SARS-CoV-2 وهي جزء من NIH 3D Print Exchange.

مجموعة بيانات متاحة مجانًا من 45000 مقالة علمية ، بما في ذلك أكثر من 33000 مقالة بنص كامل ، حول COVID-19 و SARS-CoV-2 وفيروسات كورونا ذات الصلة. يتم توفير هذا المورد المقروء آليًا لتمكين تطبيق معالجة اللغة الطبيعية وتقنيات الذكاء الاصطناعي الأخرى.

شاهد تحدي CORD-19 ، الذي تم تطويره بالشراكة مع Kaggle. Amazon Web Services لديها موقع بحث CORD-19.

اقرأ الدعوة المصاحبة للعمل من مكتب البيت الأبيض لسياسة العلوم والتكنولوجيا وتعرف على المزيد حول إنشاء CORD-19.

يقدم هذا العارض المستند إلى الويب تصورًا ثلاثي الأبعاد وتحليلًا لهياكل بروتين SARS-CoV-2 فيما يتعلق بأنماط طفرات CoV-2.

يوفر COVID-DPR صور شرائح كاملة لعينات نسيجية ذات صلة بـ COVID-19 ، بما في ذلك عينات الخزعة وعينات التشريح. يشمل التركيز الحالي للمستودع أنسجة من الرئتين والقلب والكبد والكلى. يحتوي المستودع على أمثلة على H1N1 و SARS و MERS للمقارنة.

يستخدم برنامج NCI Cancer Imaging Program (CIP) أرشيف تصوير السرطان الخاص به كمورد لإتاحة مجموعات التصوير الإشعاعي لـ COVID-19 ومجموعات صور مرضى التشريح المرضي الرقمية للجمهور.

مستودع تسلسل مركزي لجميع سلالات فيروس كورونا الجديد (SARS-CoV-2) المقدم إلى المركز الوطني لمعلومات التكنولوجيا الحيوية (NCBI). تم تضمين كل من التسلسلات الأصلية التي قدمها المحقق الرئيسي بالإضافة إلى التسلسلات التي تمت معالجتها بواسطة SRA والتي تتطلب مجموعة أدوات SRA للتحليل.

يتم تحديث جميع منشورات الأبعاد ومجموعات البيانات والتجارب السريرية المتعلقة بـ COVID-19 يوميًا. المحتوى الذي تم تصديره من تطبيق Dimensions الذي يمكن الوصول إليه بشكل مفتوح والذي يمكن الوصول إليه على https://covid-19.dimensions.ai/.

يمتلك المعهد الأوروبي للمعلومات الحيوية (EMBL-EBI) ، وهو جزء من مختبر البيولوجيا الجزيئية الأوروبي ، بوابة بيانات COVID-19 لتسهيل مشاركة البيانات وتحليلها والمساهمة في النهاية في منصة بيانات COVID-19 الأوروبية. EMBL-EBI هو جزء من التعاون الدولي لقاعدة بيانات تسلسل النيوكليوتيدات (INSDC) والمركز الوطني لمعلومات التكنولوجيا الحيوية (NCBI) هو الشريك الأمريكي لـ INSDC.

يتم تحديث ملف البيانات القابل للتنزيل يوميًا ويحتوي على أحدث البيانات العامة المتاحة عن COVID-19. يحتوي كل صف / إدخال على عدد الحالات الجديدة المبلغ عنها يوميًا ولكل بلد. يمكنك استخدام البيانات بما يتماشى مع سياسة حقوق النشر الخاصة بـ ECDC.

يوفر وصولاً سريعًا ومفتوحًا وغير مقيد إلى متواليات نيوكليوتيدات الفيروس وهو المستودع الذي أوصت به NIAID و CDC للباحثين وتقارير الصحة العامة. بسبب حجم فهرسة البيانات ، قد يكون هناك تأخير قبل فهرسة الطلبات الجديدة واسترجاعها باستخدام استعلام يعتمد على المصطلحات.

يوفر وصولاً سريعًا ومفتوحًا وغير مقيد إلى تسلسل البروتين المترجم من الناحية النظرية للفيروس وهو المستودع الذي أوصت به NIAID و CDC للباحثين وتقارير الصحة العامة. بسبب حجم فهرسة البيانات ، قد يكون هناك تأخير قبل فهرسة الطلبات الجديدة واسترجاعها باستخدام استعلام يعتمد على المصطلحات.

استجابات النسخ البشرية لعدوى SARS-CoV-2

قاعدة البيانات الدولية لتسلسل الجينوم hCoV-19 والبيانات السريرية والوبائية ذات الصلة

يستضيف GCP مستودعًا لمجموعات البيانات العامة ويقدم استضافة مجانية واستعلامات لمجموعات بيانات COVID. تعرف على المزيد حول الاستضافة والاستفسارات المجانية لمجموعات بيانات COVID.

حافظة شاملة برعاية الخبراء من منشورات COVID ‑ 19 والمطبوعات المسبقة التي تتضمن مقالات تمت مراجعتها من قبل الزملاء من PubMed وطبعات مسبقة من medRxiv و bioRxiv و ChemRxiv و arXiv.

مركز الأدب المنسق من NLM لـ COVID-19

أبحاث النمذجة الممولة من NIGMS. مجموعات بيانات الوصول العام مع بيانات وصفية موثقة.

يقوم NCATS بإنشاء مجموعة من مجموعات البيانات عن طريق فحص لوحة من المقايسات المرتبطة بـ SARS-CoV-2 مقابل جميع الأدوية المعتمدة. يتم توفير مجموعات البيانات هذه ، بالإضافة إلى بروتوكولات الفحص المستخدمة في إنشائها ، على الفور للمجتمع العلمي على هذا الموقع عند اكتمال هذه الشاشات.

محتوى يركز على SARS-CoV-2 من NCBI Virus ، بما في ذلك روابط إلى الموارد ذات الصلة. ابحث عن أحدث متواليات النوكليوتيدات والبروتينات من GenBank و RefSeq (تاكسيد 2697049) وقم بترشيحها وتنزيلها. إنشاء محاذاة تسلسل متعددة وأشجار النشوء والتطور لتسلسل الاهتمام. يوفر الوصول بنقرة واحدة إلى قاعدة بيانات Betacoronavirus BLAST والأدبيات ذات الصلة في PubMed.

بيانات جينوم SARS-CoV-2 مفتوحة المصدر وأدوات التحليل والتصور

أطلق الاتحاد المشترك بين الجامعات للبحوث السياسية والاجتماعية (ICPSR) مستودعًا جديدًا للبيانات التي تدرس تأثير وباء فيروس كورونا المستجد العالمي. هذا المستودع هو خيار مجاني للنشر الذاتي للباحثين لمشاركة البيانات المتعلقة بـ COVID-19.

مورد لتجميع البيانات المهمة للبحث العلمي أثناء تفشي الأمراض الناشئة ، مثل COVID-19

مركبات الجزيئات الصغيرة وبيانات النشاط الحيوي والأهداف البيولوجية والمقايسات الحيوية والمواد الكيميائية وبراءات الاختراع والمسارات

في 13 مارس ، دعا مستشارو العلوم والتكنولوجيا الوطنيون من اثني عشر دولة ، بما في ذلك الولايات المتحدة ، الناشرين إلى الموافقة طوعًا على إصدار منشوراتهم المتعلقة بـ COVID-19 والمتعلقة بالفيروس التاجي ، والبيانات المتاحة الداعمة لهم ، ويمكن الوصول إليها على الفور في الشركات العسكرية الخاصة وغيرها. المستودعات العامة المناسبة لدعم جهود الاستجابة المستمرة لحالات الطوارئ الصحية العامة. يتم توزيع المقالات المضافة إلى PMC من خلال المجموعة الفرعية للوصول المفتوح PMC ويتم إتاحتها في CORD-19.

يوفر RCSB Protein Data Bank إمكانية الوصول إلى هياكل PDB المتعلقة بـ COVID-19 للبحث والصور ومقاطع الفيديو ذات الصلة بالتعليم.

Reactome هي قاعدة بيانات مسارات مجانية ومفتوحة المصدر ومنظمة وخاضعة لمراجعة الأقران. الهدف هو توفير أدوات معلوماتية حيوية بديهية لتصور وتفسير وتحليل معرفة المسار لدعم البحث الأساسي وتحليل الجينوم والنمذجة وبيولوجيا الأنظمة والتعليم. استجابةً لوباء COVID-19 ، يعمل Reactome على تتبع سريع للتعليقات التوضيحية لمسارات الإصابة بفيروس كورونا البشري.

قاعدة بيانات لهياكل بروتين SARS-CoV-2 التي تم التحقق من صحتها بعناية ، بما في ذلك العديد من النماذج الهيكلية التي تمت إعادة صقلها أو إعادة معالجتها. يتم تحديث المورد أسبوعيًا بواسطة Minor Lab في جامعة فيرجينيا حيث يتم إيداع هياكل SARS-CoV-2 الجديدة في بنك بيانات البروتين.

يوفر وصولاً سريعًا ومفتوحًا وغير مقيد إلى بيانات تسلسل نيوكليوتيدات الفيروس أو ميتاجينوميك وهو المستودع الذي أوصت به NIAID و CDC للباحثين وتقارير الصحة العامة. بسبب حجم فهرسة البيانات ، قد يكون هناك تأخير قبل فهرسة الطلبات الجديدة واسترجاعها باستخدام استعلام يعتمد على المصطلحات.


قاعدة بيانات مفتوحة للصور الطبية - علم الأحياء

مجموعة الرؤية ، جامعة ماساتشوستس

Vision Group (Carla Brodley ، برودلي '@' cs.umass.edu)

تم استخلاص المثيلات بشكل عشوائي من قاعدة بيانات 7 صور خارجية. تم تجزئة الصور يدويًا لإنشاء تصنيف لكل بكسل.

كل مثيل هو منطقة 3x3.

معلومات السمة:

1. region-centroid-col: عمود مركز البكسل للمنطقة.
2. المنطقة-النقطه-الصف: صف مركز بكسل للمنطقة.
3. عدد وحدات البكسل للمنطقة: عدد البكسل في منطقة = 9.
4. خط قصير-كثافة -5: نتائج خوارزمية استخراج الخط التي تحسب عدد الخطوط بطول 5 (أي اتجاه) مع تباين منخفض ، أقل من أو يساوي 5 ، تمر عبر المنطقة.
5. خط قصير-كثافة -2: نفس خط قصير-كثافة -5 لكن يحسب سطور عالية التباين ، أكبر من 5.
6. vedge-mean: قياس تباين وحدات البكسل المتجاورة أفقيًا في المنطقة. هناك 6 ، يتم إعطاء المتوسط ​​والانحراف المعياري. تُستخدم هذه السمة ككاشف للحافة العمودية.
7. vegde-sd: (انظر 6)
8. hedge-mean: يقيس تباين وحدات البكسل المتجاورة رأسياً. تستخدم للكشف عن الخط الأفقي.
9. التحوط SD: (انظر 8).
10. متوسط ​​الشدة: المتوسط ​​فوق منطقة (R + G + B) / 3
11. Rawred-mean: المتوسط ​​فوق منطقة قيمة R.
12. Rawblue-mean: المتوسط ​​فوق المنطقة للقيمة B.
13. Rawgreen- يعني: المتوسط ​​فوق منطقة قيمة G.
14. exred-mean: قياس اللون الأحمر الزائد: (2R - (G + B))
15. exblue-mean: قم بقياس اللون الأزرق الزائد: (2B - (G + R))
16. exgreen-mean: قياس الأخضر الزائد: (2G - (R + B))
17. متوسط ​​القيمة: تحويل غير خطي ثلاثي الأبعاد لـ RGB. (يمكن العثور على الخوارزمية في Foley and VanDam ، أساسيات رسومات الكمبيوتر التفاعلية)
18. saturatoin - يعني: (انظر 17)
19. هوى يعني: (انظر 17)

أنتوني كيه إتش تونغ وشين شو وبينج تشين أووي. CURLER: إيجاد وتصور المجموعات غير الخطية المترابطة. مؤتمر SIGMOD. 2005. [عرض السياق].

Xiaoli Z. Fern و Carla Brodley. المجموعات العنقودية للتكتل عالي الأبعاد: دراسة تجريبية. مجلة أبحاث التعلم الآلي n، a. 2004. [عرض السياق].

Aristidis Likas و Nikos A. Vlassis و Jakob J. Verbeek. خوارزمية التجميع k- العالمية. التعرف على الأنماط ، 36. 2003. [عرض السياق].

مانورانجان داش وهوان ليو وبيتر شيرمان وكيان لي تان. المجموعات الهرمية السريعة والتحقق من صحتها. معرفة البيانات. المهندس ، 44. 2003. [عرض السياق].

Adil M. Bagirov و Alex Rubinov و A. N. Soukhojak و John Yearwood. تصنيف البيانات غير الخاضع للإشراف والإشراف عبر تحسين غير سلس وعالمي. كلية تكنولوجيا المعلومات والعلوم الرياضية ، جامعة بالارات. [عرض السياق].

K.AJ Doherty و Rolf Adams and Neil Davey. التعلم غير الخاضع للإشراف بالبيانات الموحدة والقواعد غير الإقليدية. جامعة هيرتفوردشاير. [عرض السياق].

عادل م باغيروف وجون ييروود. خوارزمية تحسين غير سلسة جديدة للتكتل. مركز المعلوماتية والتحسين التطبيقي ، كلية تكنولوجيا المعلومات والعلوم الرياضية ، جامعة بالارات. [عرض السياق].

K.AJ Doherty و Rolf Adams and Neil Davey. القواعد غير الإقليدية وتطبيع البيانات. قسم علوم الكمبيوتر ، جامعة هيرتفوردشاير ، كوليدج لين. [عرض السياق].

مايكل ليندنباوم وشاؤول ماركوفيتش وديمتري روساكوف. أخذ العينات الانتقائي باستخدام نمذجة المجال العشوائي. [عرض السياق].

جيمس تين وياو كوك. تعديل مخرجات مصنفات آلات المتجهات الداعمة. قسم علوم الحاسوب جامعة هونغ كونغ المعمدانية هونغ كونغ. [عرض السياق].

توماس ت. أوسوجي وإم إس. التعلم الآلي القائم على الاستكشاف. كلية الدراسات العليا بجامعة نبراسكا في الوفاء الجزئي بالمتطلبات. [عرض السياق].

نيكوس أ. فلاسيس وأريستيدس ليكاس. خوارزمية كهرومغناطيسية جشعة لمزيج غاوسي. أنظمة الحكم الذاتي الذكية ، IAS. [عرض السياق].

أموند تفيت. مقارنة تجريبية للدقة والأداء لمصنف MIPSVM مع المصنفات الحالية. قسم النظم الذكية قسم علوم الحاسب والمعلومات ، الجامعة النرويجية للعلوم والتكنولوجيا. [عرض السياق].

جي سكوت وماهيسان نيرانجان وريتشارد دبليو براغر. المصنفات القابلة للتحقيق: تحسين الأداء التشغيلي لمشاكل التكلفة المتغيرة. قسم الهندسة بجامعة كامبريدج. [عرض السياق].

تيتوس براون وهاري دبليو بولن وشون بي كيلي وروبرت ك. شياو وستيفن جي ساترفيلد وجون ج. التصور واستخراج البيانات في بيئة غامرة ثلاثية الأبعاد: مشروع صيفي 2003. [عرض السياق].

الأوراق التي تستشهد بمجموعة البيانات 1 هذه:

أنتوني كي إتش تونغ وشين شو وبينج تشين أووي. CURLER: إيجاد وتصور المجموعات غير الخطية المترابطة. مؤتمر SIGMOD. 2005. [عرض السياق].

Xiaoli Z. Fern و Carla Brodley. المجموعات العنقودية للتكتل عالي الأبعاد: دراسة تجريبية. مجلة أبحاث التعلم الآلي n، a. 2004. [عرض السياق].

Aristidis Likas و Nikos A. Vlassis و Jakob J. Verbeek. خوارزمية التجميع k- العالمية. التعرف على الأنماط ، 36. 2003. [عرض السياق].

مانورانجان داش وهوان ليو وبيتر شيرمان وكيان لي تان. المجموعات الهرمية السريعة والتحقق من صحتها. معرفة البيانات. المهندس ، 44. 2003. [عرض السياق].

Adil M. Bagirov و Alex Rubinov و A. N. Soukhojak و John Yearwood. تصنيف البيانات غير الخاضع للإشراف والإشراف عبر تحسين غير سلس وعالمي. كلية تكنولوجيا المعلومات والعلوم الرياضية ، جامعة بالارات. [عرض السياق].

K.AJ Doherty و Rolf Adams and Neil Davey. التعلم غير الخاضع للإشراف بالبيانات الموحدة والقواعد غير الإقليدية. جامعة هيرتفوردشاير. [عرض السياق].

عادل م باغيروف وجون ييروود. خوارزمية تحسين غير سلسة جديدة للتجميع. مركز المعلوماتية والتحسين التطبيقي ، كلية تكنولوجيا المعلومات والعلوم الرياضية ، جامعة بالارات. [عرض السياق].

K.AJ Doherty و Rolf Adams and Neil Davey. القواعد غير الإقليدية وتطبيع البيانات. قسم علوم الكمبيوتر ، جامعة هيرتفوردشاير ، كوليدج لين. [عرض السياق].

مايكل ليندنباوم وشاؤول ماركوفيتش وديمتري روساكوف. أخذ العينات الانتقائي باستخدام نمذجة المجال العشوائي. [عرض السياق].

جيمس تين وياو كوك. تعديل مخرجات مصنفات آلات المتجهات الداعمة. قسم علوم الحاسوب جامعة هونغ كونغ المعمدانية هونغ كونغ. [عرض السياق].

توماس ت. أوسوجي وإم إس. التعلم الآلي القائم على الاستكشاف. كلية الدراسات العليا بجامعة نبراسكا في الوفاء الجزئي بالمتطلبات. [عرض السياق].

نيكوس أ. فلاسيس وأريستيدس ليكاس. خوارزمية كهرومغناطيسية جشعة لمزيج غاوسي. أنظمة الحكم الذاتي الذكية ، IAS. [عرض السياق].

أموند تفيت. مقارنة تجريبية للدقة والأداء لمصنف MIPSVM مع المصنفات الحالية. قسم النظم الذكية قسم علوم الحاسب والمعلومات ، الجامعة النرويجية للعلوم والتكنولوجيا. [عرض السياق].

جي سكوت وماهيسان نيرانجان وريتشارد دبليو براغر. المصنفات القابلة للتحقيق: تحسين الأداء التشغيلي لمشاكل التكلفة المتغيرة. قسم الهندسة بجامعة كامبريدج. [عرض السياق].

تيتوس براون وهاري دبليو بولن وشون بي كيلي وروبرت ك. شياو وستيفن جي ساترفيلد وجون ج. التصور واستخراج البيانات في بيئة غامرة ثلاثية الأبعاد: مشروع صيفي 2003. [عرض السياق].