中心化健康与暴露组资源（C-HER）：用于外部暴露组学研究的分析与AI就绪数据
应用统计
2025-11-07 v1
摘要
中心化健康与暴露组资源（C-HER）项目已识别、轮廓化、空间索引并存储了超过30个外部暴露组学数据集。 resulting analytic and AI-ready data（AAIRD）为开发暴露组学健康研究的整合图景提供了重要机会。暴露组学是一个概念框架，旨在引导研究共同塑造人类健康的复杂环境和基因因素的研究。鉴于暴露数据的高维度、多模态数据源及其不同时空尺度的存在，几乎不存在暴露组学的复合措施。我们发展了一种数据工程解决方案，以克服该领域时空链接挑战。我们提供了环境数据如何组合以特征化区域、建模空气污染或为癌症研究提供指标的示例。AAIRD的开发将允许未来的研究使用机器学习和深度学习方法生成用于疾病预测的空间和情境暴露数据。
引用
@article{arxiv.2511.03750,
title = {Centralized Health and Exposomic Resource (C-HER): Analytic and AI-Ready Data for External Exposomic Research},
author = {Heidi A. Hanson and Joemy Ramsay and Josh Grant and Maggie Davis and Janet O. Agbaje and Dakotah Maguire and Jeremy Logan and Marissa Taddie and Chad Melton and Midgie MacFarland and James VanDerslice},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.03750},
year = {2025}
}