一、NHANES（美国国家健康与营养检查调查）
基本介绍：由美国疾控中心（CDC）主导，始于1960年代，1999年起转为持续项目，每年调查约5,000名美国代表性人群。
数据内容
访谈数据：人口统计、社会经济、饮食、慢性病史等。
体检数据：医学检查（血压、口腔健康）、生理测量（骨密度、体脂）、实验室检验（血液、尿液分析）。
重点疾病：糖尿病、心血管病、肥胖、环境暴露相关疾病等。
特点
全国代表性：采用分层抽样，过度覆盖老年人、非裔和西班牙裔群体。
数据访问：官网免费开放（XPT格式），可通过R、SAS等工具处理合并。
二、UK Biobank（英国生物样本库）
基本介绍：覆盖50万英国志愿者，历时15年收集基因组、生活方式及健康数据，2025年完成全球最大规模全身体成像项目（10万人）。
数据亮点
影像数据：超10亿张MRI/超声图像，涵盖脑、心脏、血管等器官7。
多模态整合：结合基因组、蛋白质组、电子健康记录，支持跨维度健康研究。
突破性应用
开发AI工具，将心脏扫描分析时间从15分钟缩短至1秒7。预测神经退行性疾病（如阿尔茨海默病）风险。
数据访问：研究者需申请，已支撑1,300+篇论文。
三、FAERS（FDA不良事件报告系统）
基本介绍：FDA用于监测上市后药品安全性的数据库，接收医疗专业人员/消费者的自愿报告。
数据结构
7类表格：患者信息（DEMO）、药物（DRUG）、不良事件（REAC）、治疗结果（OUTC）等。
术语标准化：采用MedDRA词典编码事件类型。
局限性
无法验证因果关系：报告仅反映疑似关联，需结合其他研究验证。
报告偏差：受药品知名度、媒体报道影响，非全面统计。数据访问：官网免费开放（TXT格式），含7个表（DEMO/DRUG/REAC等）。
四、GBD（全球疾病负担研究）
基本介绍：由华盛顿大学健康指标与评估研究所（IHME）主导，覆盖204个国家/地区、300+疾病、70+风险因素，数据追溯至1990年。
核心指标
DALY（伤残调整生命年）：综合死亡与残疾的健康损失度量。
HALE（健康预期寿命）：反映高质量生存年限。
优势
开源工具：提供GBD Compare可视化平台，支持趋势分析与预测。
科研产出：多篇《柳叶刀》论文涉及育龄妇女偏头痛、骨关节炎负担等主题。
数据访问
官网免费开放，可通过GBD Compare勾选参数（疾病、地区、年份、指标如DALY/死亡率），直接下载CSV文件。
五、FinnGen（芬兰基因组计划）
基本介绍：2017年启动的公私合作项目，整合50万芬兰人基因组与电子健康记录，利用芬兰人群遗传独特性（基因隔离）解析疾病机制。
数据进展
2023年冻结数据覆盖37.7万人，含20.2万个基因变异与2,272个疾病终点。
重点发现：单/双等位基因变异对疾病的差异影响（发表于《Nature》）。
独特价值
孟德尔随机化研究：通过遗传变异推断环境因素与疾病的因果关系。
数据共享：研究结果在1年保护期后向全球科学界开放。
数据访问
通过学术合作申请或等待1年保护期后公开（存于FinnGen Release Portal）。
