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自闭症表型概念

此选项卡中与自闭症相关的表型概念旨在使自闭症数据的查询更加方便。这些概念可以简化查询并简化要搜索的特定概念。您可以选择多个概念,这些概念会将“或”逻辑应用于后续结果。 NDA采用了已定义的已发布的ASD表型本体 对自闭症谱系表型进行建模 (McCray等人)作为本体论概念的初步实现。对于当前模型的更改或添加,请通过以下方式与我们联系 保密协议Help@mail.nih.gov.

自闭症表型概念标签中的所有选择都将运行'OR'NDA数据库中的状况。  在任何选择中均具有数据的受试者将包括在结果队列中。

经常问的问题

  • 通过点击模块右上方的“全部扩展”,您可以看到由该选择产生的更详细的选择。

  • 如果不确定查询的正确选项,可以选择每个选择旁边的小(i)符号,它将显示更详细地应用的概念和规则。如果仍然不确定,可以随时通过以下方式与NDA帮助台联系: 保密协议Help@mail.gratlusbc.net.

  • 保密协议接受有关对当前查询定义进行补充的建议。有关自闭症表型概念的此问题以及其他任何问题,请联系NDA帮助台,网址为: 保密协议Help@mail.nih.gov.

Glossary

  • 保密协议支持预建查询,以根据多种表型动态访问数据。 实现了自闭症的表型概念 对自闭症谱系表型进行建模 (McCray等人),表型概念可以根据需要由科研界通过定义进行扩展。 但是,目前只能以这种方式查询一小部分数据(约占NDA变量的3%)。 

  • 保密协议具有预定义的本体论概念,可用于查询所有NDA和联合数据。选择一个概念,然后应用过滤器以查看可用主题的数量。那些具有访问权限(NDA凭据)的人然后可以下载任何数据集。 NDA采用了已发布的自闭症谱系障碍(ASD)表型本体,"对自闭症谱系表型进行建模"作为本体论概念的初步实现。

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工作空间

保密协议查询工具提供了强大的界面来识别和访问数据。 它使用户能够选择一种或多种类型的查询,通常是在关键字搜索之后进行。然后,用户将这些选择添加到他们的工作区。 

工作区是在将筛选器提交到“筛选器购物车”之前选择和检查筛选器的中间位置。将查询添加到工作区并进行验证后,下一步就是将其提交到“过滤器购物车”。 

来自同一过滤器类型的多个选择将导致这些选择在“ OR”条件下应用。例如,如果您添加一个 Data from Labs 筛选NDA的选择 集合2112和2563到一个空的工作区,即使两个NDA集合中都有主题,NDA集合2112“ OR” NDA集合2563中的主题也将添加到您的工作区中。然后,您可以将来自“实验室”过滤器的其他数据添加到您的工作区,从而进一步扩展“或”条件。

将其他过滤器与GUID过滤器结合使用时,请注意,GUID过滤器应最后添加。否则,预选数据可能会丢失。 例如,来自特征数据集的预定义过滤器可以选择可用于对象的数据子集。当与针对同一主题的GUID过滤器结合使用时,过滤器购物车将包含所有 该主题的可用数据, 数据结构和数据集;这可能 比在该主题的预定义过滤器中选择的数据更多。同样,您应该将GUID过滤器作为最后一个过滤器添加到购物车。这样可以确保'AND'过滤器之间的逻辑,将结果限制为过滤器购物车中已包含的主题,数据结构和数据集。

如果将其他类型的过滤器添加到您的工作区,或者已经将过滤器提交到了过滤器购物车,则该操作将执行逻辑“与”操作。这意味着,给定从第一个过滤器返回的主题,第二个过滤器仅返回那些与第一个过滤器匹配的主题(即满足两个过滤器的主题)。请注意,只有特定于您的过滤器的主题才会添加到您的过滤器购物车中,并且仅添加到与研究社区共享的数据上。可能存在相同主题的其他数据(即,在另一个NDA集合内,与查询中未请求的数据结构相关联等)。

添加itional Tips:

  • 您可以在没有帐户的情况下添加过滤器,但可以创建数据包或将数据添加到研究中 您将需要创建一个NDA用户帐户并申请访问权限。 大多数数据访问要求您或您的实验室由具有联邦广泛保证(FWA)的NIH认可机构赞助。 没有访问权限,您将无法获得个人级别的数据。 
  • 选择感兴趣的数据后,您可以点击'创建数据包/将数据添加到研究按钮'在“过滤器购物车”上,您将进入“数据打包”页面,您可以在其中进行以下操作:
    • 创建数据包-这允许您指定访问/下载的格式
    • 添加 data to a Study - Add 将选定的数据发送给NDA研究,以便生成DOI,并将数据直接链接到发现,发布或数据发布。   
    • 查找所有主题数据-根据所使用的过滤器类型,并非与主题相关联的所有数据都将被选择。 数据可能会受到数据结构,NDA收集或结果变量(例如NDA研究)的限制。 “查找所有数据”通过使用以下单个查询替换“过滤器购物车”中的所有过滤器来扩展过滤条件

经常问的问题

  • 过滤器车当前采​​用基本的AND / OR布尔逻辑。单个过滤器可能包含针对该过滤器类型的多个选择,例如,单个NDA研究过滤器可能包含NDA研究1和NDA研究2。将返回处于1或2级别的受试者。 无论哪种类型,将多个过滤器添加到购物车都将对每个过滤器的结果进行“与”运算。 如果将NDA研究1和NDA研究2添加为单独的过滤器,则仅当该主题包含在以下内容中时,才会选择该主题的数据 BOTH 1 AND 2.

    将其他过滤器与GUID过滤器结合使用时,请注意,GUID过滤器应最后添加。否则,预选数据可能会丢失。 例如,来自特征数据集的预定义过滤器可以选择可用于对象的数据子集。当与针对同一主题的GUID过滤器结合使用时,过滤器购物车将包含所有 该主题的可用数据, 数据结构和数据集;这可能 比在该主题的预定义过滤器中选择的数据更多。同样,您应该将GUID过滤器作为最后一个过滤器添加到购物车。这样可以确保'AND'过滤器之间的逻辑,将结果限制为过滤器购物车中已包含的主题,数据结构和数据集。

  • 可以在NDA页面的右上方查看,筛选器是用户通过查询或浏览而识别出的某些潜在兴趣的临时数据持有者。筛选器是过滤工作后从工作区发送数据的地方。

  • 从不同选项卡添加的选择将在其下创建的过滤器名称下显示在工作区中。例如,当用户从“数据字典”标签向工作区添加数据时,查询将显示在“过滤器:数据字典”标题下。当用户从“来自实验室的数据”添加到工作区时,查询将显示为“过滤器:来自实验室的数据”。这样,您可以在将来自工作区的数据放入“过滤器购物车”之前,通过不同的选项卡查看所有查询。

  • 将过滤器添加到“过滤器购物车”后,用户可以选择“创建程序包”进行下载,“与研究人群相关联”或“查找所有主题数据”。选择“查找所有主题数据”可以识别主题并将所有数据拉到“过滤器购物车”中。选择“创建软件包”可以使用户打包并命名其查询信息以进行下载。选择“关联到研究队列”使用户有机会选择他们希望关联此数据的研究队列。

  • 一旦添加一个或多个查询工具 数据下载到“过滤器购物车”以供下载,可以在页面右上角的购物车面板中查看和编辑数据。点击“创建数据包/添加到研究”会转到数据打包页面。在数据打包页面上,查询返回的数据是可见的。左侧的面板显示所有数据的源NDA集合,右侧的面板显示所有包含的数据结构的列表。用户可以选中或取消选中NDA集合和数据结构,以删除或包括在每个新创建的程序包中。单个主题必须同时处于选中的NDA集合和选中的数据结构中。

  • 在“过滤器购物车”中只能看到与添加的过滤器类型相关的数据。例如,如果选择了一个数据结构并将其添加到工作区,然后再添加到“筛选器购物车”,则仅看到该特定结构内的那些数据。要查看跨结构,NDA集合或其他容器的一组主题的所有数据,请对感兴趣的主题使用“按GUID查询”选项,或从“过滤器购物车”中选择“查找所有主题”。添加另一种类型的过滤器后,当前购物车中的所有主题都将被捕获并返回与它们相关的所有数据。注意:“通过GUID查询”和“查找所有主题数据”要求您经过身份验证,并且有权访问NDA数据存储库或NDA集合中的至少一个。

Glossary

  • “清除选择”按钮允许您删除在将选择添加到工作区之前所做的选择。它不会清除您的工作区,筛选器或搜索结果。 

  • 一旦查询 添加到工作区并进行验证,下一步是将其提交到“过滤器购物车”。

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来自实验室的数据

来自实验室的数据是所有NDA集合的清单。每个NDA集合都包含一个资助或项目的数据。来自实验室的数据工具是一种数据浏览器,您可以在其中搜索和过滤NDA集合,然后选择将一个或多个NDA集合添加到您的工作区。通过过滤提交状态,资金来源,组织,权限组和NIH研究计划来识别感兴趣的NDA集合。每个NDA集合图块均包含图表,其中按性别,年龄和数据类型列出了共享主题的数量。数据类型通过成像(例如神经信号记录),组学和临床数据进行细分。

“实验室数据”标签中的所有选择 will run an 'OR'NDA数据库中的状况。 包含任何选择中的数据的主题将包含在“筛选器购物车”中。

经常问的问题

  • 保密协议集合是存储在NIMH数据存档(NDA)中的虚拟数据容器。 NDA收集是在NDA中组织数据的主要方法,是根据资金来源/拨款,项目和实验室创建和组织的。它们提供了用于管理提交项目的有用工具,并允许研究人员定义各种各样的其他元素,以为其数据提供上下文,包括有关数据和源项目的所有常规信息,用于收集任何基于事件的数据的实验参数,方法,和其他支持文档。

    保密协议集合还允许研究人员将基础数据与NDA研究相关联,从而定义特定于研究项目目标的种群和亚群。 NDA集合被分组在一个或多个研究集群或数据存储库中,以授予数据访问权限。

  • 通过在“文本搜索”框中键入文本,“文本搜索”功能可轻松实现搜索和过滤功能。要返回所需的搜索结果,请输入描述标题,描述,调查员,组织等的单词,然后按Enter键以立即查看下面的结果。要按特定的NDA收集编号进行搜索,请在文本搜索框中以以下格式键入搜索内容:id:xxxx,其中xxxx是NDA收集编号,例如id:2026。在此处,您可以选择所需结果旁边的相关框,然后点击“添加到工作区”。

  • 筛选数据是仅显示要从大型数据集中提取结果的有用方法。通过选择一个或多个NDA集合并将它们添加到“过滤器购物车”中,您可以更精确地访问数据并准备下载。在“来自实验室的数据”选项卡中,使用下拉菜单缩小搜索范围可在搜索框中设置条件。

Glossary

  • 保密协议集合是位于NDA网站上的数据的虚拟容器,并且是在NDA中组织数据的主要方法。它们是由NDA创建的,并根据来源赠款,项目, 和实验室。 NDA集合 提供可用于管理提交项目的工具,并允许研究人员定义其他各种元素 提供数据上下文的工具,包括有关数据和源项目的所有常规信息,用于收集Collection中包含的任何基于事件的数据的实验参数,方法以及其他支持文档。

  • 数据源 defines the affiliation of the data. It represents the data repository (sometimes referred to as a permission group) and the affiliation with a selected consortia.

  • 数据使用限制(DUL)描述了数据集的适当二次使用,并基于研究参与者的原始知情同意。 NDA仅接受NIH科学政策办公室定义的基于同意的数据使用限制。

  • 资金来源是一家公司,机构,基金会或机构,其提供资金用于进行研究。 NDA内共享的大多数研究数据都是联邦资助的。 NIH的资金包括壁内,壁外和合同。此外,NDA接受来自私人资助组织(例如斯坦利医学基金会)和其他联邦机构(例如国防部)的数据。

  • 保密协议集合可以通过科学相似性组织到NIH研究计划中,以促进查询工具用户的体验。 NIH研究计划对应一个或多个资助机会公告。 

  • 补助金所属的研究机构 或该项目的首席研究员。

  • 在权限组级别提供对NDA中共享记录级别数据的访问权限。保密协议 Permission Groups 由一个或多个NDA集合组成,这些集合包含具有相同主题同意的数据。

  • 由申请组织指定的负责指导项目或计划的人员并具有适当的权限 该奖项的支持。申请组织可以指定多个人作为项目主管/主要研究人员(PD / PI),他们在智慧和后勤方面共同领导和指导项目。

  • 此页面上的数据可以按NDA集合创建日期,集合ID(标识号)或“提交状态”(升序或降序)进行排序。

  • 提交数据: 指仍在积极向NDA提交数据的特定NDA集合。

    意见书 Completed: 指已完成对数据提交的所有期望的每个NDA集合。

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实验-生物样品

生物样品是在组学实验中使用的生物来源材料。此查询选项卡允许用户使用预定义的过滤器 以选择按样本类型或生物存储库名称组织生成的数据的库或样本。

生物样品选项卡中的所有选择 will run an 'OR'NDA数据库中的状况。  在任何选择中均具有数据的受试者将包括在结果队列中。

经常问的问题

  • 银行数据:研究项目收集的数据类型选项,提供有关样品ID类型和生物存储库的信息。

    生成的数据: 数据类型选项,提供对与收集的样本关联的Omics数据的查询访问。

  • 首先,确定您是否要使用“数据类型”标签中的“银行数据”或“生成的数据”查询生物样品的数据集。选择区别后,请在下面的框中选择“样品类型”或“生物库”选择。

  • 生物样品具有针对共享对象的预定义过滤器,能够根据样品类型和生物存储库同时对生物样品进行“或”逻辑过滤和添加多个项目。

Glossary

  • 生物库是存储和管理称为研究用生物样本的生物样本的资料库。

  • A biorepository is a biological materials 收集,处理,存储和分发的存储库 biospecimens 支持未来的科学研究。

  • 预定义的过滤器查询有助于选择"ready to package"一键获取数据。通过在单个过程中组合几个过滤器来组织这些查询。过滤器基于样品类型和生物存储库的名称。

  • 样本类型提供有关生物样本类型的信息,例如血清,全血等。

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经常问的问题

Glossary

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数据元素

数据元素选项卡包括NDA中所有数据结构中的所有数据元素。 数据元素可以属于多个数据结构。展开数据元素将显示其所属的数据结构,并允许添加数据元素或整个数据元素 数据结构到您的工作区。  您还可以查看该数据结构数据元素组合的数据分布图。创建一个 数据元素过滤器允许按特定值或值范围进行进一步过滤。

将数据元素添加到工作区时,将仅包含该数据结构和数据元素组合的结果。 要在多个数据结构上添加来自同一数据元素的结果,请为您感兴趣的每个数据结构添加一个新的数据元素过滤器。

 

经常问的问题

  • 定义数据元素以及将其用作主要结果还是辅助结果有助于进一步表征分析中使用的数据。此外,当您在以下位置选择“编辑度量”时 您将看到的数据元素级别,并可以进一步定义特定于该度量和同类群组的主题/年龄记录。 

Glossary

  • 为了尽可能多地重复使用以符合协调标准,数据元素是数据结构中的单个项目(变量/字段),代表评估或离散数据点上的问题/字段。

  • A defined organization and group of Data Elements to represent an electronic definition of a measure, assessment, questionnaire, or collection of data points.  Data structures that have been defined in the NDA Data Dictionary are available at //ndar.gratlusbc.net/data_dictionary.html. 

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经常问的问题

Glossary

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经常问的问题

Glossary

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通过GUID查询

全局唯一标识符(GUID)是 主题识别(ID),研究人员可以在不暴露个人可识别信息(PII)的情况下共享有关研究参与者的特定数据,并在实验室和研究数据存储库中匹配参与者。

经常问的问题

  • 全局唯一标识符(GUID)是 主题识别(ID),研究人员可以在不暴露个人可识别信息(PII)的情况下共享有关研究参与者的特定数据,并在实验室和研究数据存储库中匹配参与者。 所有提交的数据都需要GUID,并且使用可以通过NDA帐户请求的GUID工具创建。 GUID基于通常在出生证明上找到的基本信息(名字,姓氏,出生日期,出生时的性别以及出生城市/市镇),并且可以单独使用,也可以通过批处理过程使用GUID中可用的模板来生成。 GUID工具。

  • 如果您有兴趣获取代表一个身份不明的个人的一个或多个特定主题键(GUID)上的所有可用数据,则按GUID查询很有用。要获取与GUID列表相关的所有数据,请使用复制粘贴功能或将其作为.csv文件上传并选择“应用过滤器”,将多个GUID添加到工具中。 GUID必须每行输入一个,没有其他定界字符。

    将其他过滤器与GUID过滤器结合使用时,请注意,GUID过滤器应最后添加。否则,预选数据可能会丢失。 例如,来自特征数据集的预定义过滤器可以选择可用于对象的数据子集。当与针对同一主题的GUID过滤器结合使用时,过滤器购物车将包含所有 该主题的可用数据, 数据结构和数据集;这可能 比在该主题的预定义过滤器中选择的数据更多。同样,您应该将GUID过滤器作为最后一个过滤器添加到购物车。这样可以确保'AND'过滤器之间的逻辑,将结果限制为过滤器购物车中已包含的主题,数据结构和数据集。

  • 通过GUID查询要求用户进行身份验证并有权访问NDA数据存储库或NDA集合中的至少一个。如果您有任何疑问或对以下问题有其他疑问'Query by GUID'功能,请通过以下方式与NDA帮助台联系: 保密协议Help@mail.nih.gov.

Glossary

  • A subject ID allowing researchers to share data specific to a study participant without exposing personally identifiable information (PII) and match participants across labs and research data repositories. 所有提交的数据都需要GUID,并且使用可以通过NDA帐户请求的GUID工具创建。 GUID基于通常在出生证明上找到的基本信息(名字,姓氏,出生日期,出生时的性别以及出生城市/市镇),并且可以单独使用,也可以通过批处理过程使用GUID中可用的模板来生成。 GUID工具。

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经常问的问题

Glossary

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实验-浏览

可以搜索并选择实验,以将其添加到您的工作区/过滤器购物车中。搜索实验标题或实验ID是查询实验的有效方法。

浏览选项卡中的所有选择 will run an ORNDA数据库中的状况。  在任何选择中均具有数据的受试者将包括在结果队列中。

经常问的问题

  • 保密协议实验是原始收集数据的研究人员所定义的输出,它提供了特定的有用元数据,这些元数据特定于针对Omics和Neurosignal Recordings(例如EEG,fMRI,Eye Tracking)数据的复杂实验定义。实验元数据包括设备/扫描仪,软件,环境/刺激以及其他必要的信息,这些信息将使二级用户可以重现相同的实验条件。

    可以搜索,选择实验并将其添加到工作区/过滤器购物车中。搜索实验标题或实验ID是查询实验的有效方法。

Glossary

  • 提供有关供应商和EEG放大器的品牌/型号的信息。

  • 提供有关在EEG和EGG实验期间使用的电极模式的信息。

  • 提供有关供应商以及实验设备(例如MRI扫描仪,定序器等)的品牌/型号的信息。

  • 在“实验”标签中,可以选择几种实验类型:

    脑电图(EEG)实验:脑电图是一种检测您的脑电波或大脑电活动异常的测试。在此过程中,将由细金属丝和细金属丝组成的电极粘贴到您的头皮上。电极检测到由脑细胞活动产生的微小电荷。

    功能磁共振成像(fMRI)实验:通过检测与血流有关的变化来测量大脑活动。该技术依赖于脑血流和神经元激活相结合的事实。当使用大脑的某个区域时,流向该区域的血液也会增加。专门的大脑扫描和身体扫描,用于绘制人类或其他动物的大脑或脊髓中的神经活动图。在NDA,仅适用于人类。 fMRI通过对血流变化进行成像来绘制神经活动图。

      • 休息状态: 静止状态功能磁共振成像也称为无任务功能磁共振成像。此类MRI可测量人类受试者的基线血氧水平依赖性(BOLD)方差。这有助于显示存在一个功能连接的明显神经网络'Brain States".
      • 基于事件:基于事件的功能磁共振成像是一项技术 磁共振成像 可用于检测对 神经的 响应某些事件的活动。这种类型的MRI试图对功能磁共振成像信号的变化进行建模,以响应与行为试验相关的神经事件。并将有助于解决许多认知心理学问题。

    眼动实验:顾名思义,眼动跟踪涉及对眼动的跟踪。这是一种非侵入性的敏感工具,可以量化和测量眼球运动来描述个体'认知状态。两个注视点之间的眼睛运动称为扫视,这是我们体内最快的运动动作之一。通过观察这些眼球运动的概况,科学家可以更好地了解认知障碍患者的神经功能缺损。

    组学实验: 组学是一种实验类型,其中包含具有基因组学,转录组学,蛋白质组学或代谢组学的数据集。您可以根据实验分子,平台和技术类型查询并执行选择。

  • 实验分子提供有关组学实验的生物学来源的信息。

  • 提供有关供应商和组学实验平台的品牌/型号的信息。

  • 提供有关供应商以及用于生成实验数据文件的软件的品牌/型号的信息。

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数据字典

数据字典是NDA中当前定义的所有数据结构的汇编。每个结构代表研究人员用来收集和提交数据的度量或工具的标准化定义。要查看单个结构的详细定义,请单击该结构的标题。 在此页面上选择一个或多个结构,并将它们作为一个过滤器添加到“过滤器购物车”中。像在所有NDA查询工具中一样,一个过滤器的内容是按“或”查询的。多个过滤器以“与”为基础返回过滤结果。

经常问的问题

  • 数据字典是NDA中当前定义的所有数据结构的汇编。每个结构代表研究人员用来收集和提交数据的度量或工具的标准化定义。要查看单个结构的详细定义,请单击该结构的标题。 在此页面上选择一个或多个结构,并将它们作为一个过滤器添加到“过滤器购物车”中。像在所有NDA查询工具中一样,一个过滤器的内容是按“或”查询的。多个过滤器以“与”为基础返回过滤结果。

  • 数据结构是度量或评估的电子定义。数据结构按结构源,数据类型和类别进行组织。

  • 数据元素是数据结构的一个单元,它定义项目级别的问题,分数和有关主题的必要信息。每个数据结构中有五个必需的数据元素,分别是:主题键,src_subject_id,访问日期,访问年龄和性别。

  • 使用“浏览数据字典”下的“文本搜索”功能,用户可以在NDA数据字典中搜索与数据结构相关的标题,结构和描述。

Glossary

  • 类别 标签将描述评估的目的,有关数据收集方法的信息以及评估来源。  分类目录 不是概念,而是实体或概念所属的几个基本且不同的类。对于数据结构,可以根据类别查询,该类别表示大多数是表型性状或生理性状的不同数据结构。 

     

  • 资料类型 是允许您访问所需信息并包含数据文件元素的结构,该数据文件元素使您可以指定要上传的关联数据文件的路径。

    查询参与者记录上用于收集数据的实验参数的信息(例如事件/任务描述,采集硬件,后处理等) level, 这些数据类型还需要您定义 an Experiment.

    保密协议托管各种数据。数据类型是指数据集的来源。例如,数据集可以来自临床评估,联合来源或神经信号和组学。单击所需的数据类型后,类别和数据源将变得更加细化。

    资料类型 包括人口统计数据,临床评估,影像数据,眼科数据和生物样本。在大多数情况下(大多数情况下),人类受试者的研究数据得到了广泛的同意,并且在机构官员的批准下,摘要级别的数据可供研究界使用(除非它是开放获取的)。共享数据是指已由NDA提交并验证为有效的数据集。 NDA保留(禁运)其他数据,因为某些NDA馆藏所有者可能尚未准备好共享,因为赠款仍在进行中,或者他们尚未发表论文并创建了NDA研究。

  • 共享科目 指基于以下来源的数据提供的信息 共享 数据集。提交主题的数量可能会更大,并且该数量将显示在“筛选器购物车”和“登录页面”中。

  • 来源 数据字典中的“参考”是指评估的来源。从这个意义上说,来源 不应与"Data Source",因为数据结构源并不指示数据的位置。

  • 结构描述提供了有关已定义评估,其版本/版本和定义提供者的简短说明。

  • 结构标题提供有关评估的摘要信息,并由作者/发布者定义。

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过滤车

“筛选器购物车”是NDA页面右上方可见的过滤器,是它们选择的过滤器和数据的临时持有人。过滤器在提交到“过滤器购物车”之前,先添加到工作区。可以将由“过滤器购物车”中的过滤器选择的数据添加到数据包或数据包中的NDA研究中 页面,方法是单击'创建数据包/将数据添加到研究中' button.

过滤器购物车支持将多个过滤器组合在一起,并且取决于使用的过滤器类型"AND" or "OR" 组合过滤器时。

同一过滤器类型的多个选择 将导致这些选择与 “ OR”条件。例如,如果您添加一个NDA集合 通过将两个集合2112和2563的选择过滤到一个空的工作空间,即使两个NDA集合中都有一个主题,NDA集合2112“ OR” NDA集合2563中的主题也将添加到您的工作区中。然后,您可以将其他NDA集合添加到您的工作区,从而进一步扩展“ OR”条件。

如果将不同的过滤器类型添加到您的工作区,或者已经将过滤器提交到“过滤器购物车”,则该操作将执行逻辑“与”操作。这意味着,给定从第一个过滤器返回的主题,第二个过滤器仅返回那些与第一个过滤器匹配的主题(即满足两个过滤器的主题)。

将其他过滤器与GUID过滤器结合使用时,请注意,GUID过滤器应最后添加。否则,预选数据可能会丢失。 例如,来自特征数据集的预定义过滤器可以选择可用于对象的数据子集。当与针对同一主题的GUID过滤器结合使用时,过滤器购物车将包含所有 该主题的可用数据, 数据结构和数据集;这可能 比在该主题的预定义过滤器中选择的数据更多。同样,您应该将GUID过滤器作为最后一个过滤器添加到购物车。这样可以确保'AND'过滤器之间的逻辑,将结果限制为过滤器购物车中已包含的主题,数据结构和数据集。

请注意,只有特定于您的过滤器的主题才会添加到您的过滤器购物车中,并且仅添加到与研究社区共享的数据上。可能存在相同主题的其他数据(即,在另一个NDA集合内,与查询中未请求的数据结构相关联等)。因此,用户应选择“查找所有主题数据”以标识这些特定主题的所有数据。 

添加itional Tips:

  • 您可以查询 没有帐户但获得访问权限的数据 您将需要创建一个NDA用户帐户并申请访问权限。 大多数数据访问要求您或您的实验室由具有联邦广泛保证(FWA)的NIH认可机构赞助。  Without 访问,您将无法获取个人级别的数据。 

    选择感兴趣的数据后,您可以:
  • 创建数据包-这允许您指定访问/下载的格式
  • 分配给研究队列-将数据与NDA研究相关联,以允许生成DOI,并将数据直接链接到发现,发布或数据发布。 
  • 查找所有主题数据-取决于所使用的过滤器类型,不是全部 与主题相关的数据将被选择。 数据可能会受到数据结构,NDA收集或结果变量(例如NDA研究)的限制。 “查找所有数据”通过使用以下单个查询替换“过滤器购物车”中的所有过滤器来扩展过滤条件  这些筛选器选择的所有主题的GUID筛选器。

    Please Note:
  • 运行查询时,可能需要一些时间来填充“过滤器购物车”。查询 发生在后台,因此您可以在此期间定义其他查询。 
  • 当您添加第一个 过滤器,将添加与您的查询关联的所有数据 to the Filter Cart (e.g., 概念,NDA集合,数据结构/元素等)。添加其他过滤器时,它们也会显示在“过滤器购物车”中。过滤器购物车中仅显示过滤器名称,而不显示基础结构。 
  • 通过单击可查看有关过滤器购物车内容的信息。 "Edit”.
  • 结果显示在“过滤器购物车”中后, you can 通过选择 '打包/分配学习'选项。你也可以'Edit' or 'Clear' filters.
     

经常问的问题

  • 过滤器车当前采​​用基本的AND / OR布尔逻辑。单个过滤器可能包含针对该过滤器类型的多个选择,例如,单个NDA研究过滤器可能包含NDA研究1和NDA研究2。将返回处于1或2级别的受试者。 无论哪种类型,将多个过滤器添加到购物车都将对每个过滤器的结果进行“与”运算。 如果将NDA研究1和NDA研究2添加为单独的过滤器,则仅当该主题包含在以下内容中时,才会选择该主题的数据 BOTH 1 AND 2.

    将其他过滤器与GUID过滤器结合使用时,请注意,GUID过滤器应最后添加。否则,预选数据可能会丢失。 例如,来自特征数据集的预定义过滤器可以选择可用于对象的数据子集。当与针对同一主题的GUID过滤器结合使用时,过滤器购物车将包含所有 该主题的可用数据, 数据结构和数据集;这可能 比在该主题的预定义过滤器中选择的数据更多。同样,您应该将GUID过滤器作为最后一个过滤器添加到购物车。这样可以确保'AND'过滤器之间的逻辑,将结果限制为过滤器购物车中已包含的主题,数据结构和数据集。

  • 可以在NDA页面的右上方查看,筛选器是用户通过查询或浏览而识别出的某些潜在兴趣的临时数据持有者。筛选器是过滤工作后从工作区发送数据的地方。

  • 将过滤器添加到“过滤器购物车”后,用户可以选择“创建程序包”进行下载,“与研究人群相关联”或“查找所有主题数据”。选择“查找所有主题数据”可以识别主题并将所有数据拉到“过滤器购物车”中。选择“创建软件包”可以使用户打包并命名其查询信息以进行下载。选择“关联到研究队列”使用户有机会选择他们希望关联此数据的研究队列。

Glossary

  • 过滤器购物车包含感兴趣的主题后,选择“创建数据包/分配给数据研究”,这将提供用于访问项目级别数据和/或分配给研究的选项。 

  • 将查询添加到您的工作区后,下一步是在以下位置提交过滤器 工作区到“过滤器购物车”。 此过程将运行选定的查询,并将结果保存在与您的帐户关联的过滤器购物车中。 

  • 常规查询工具中的工作区  是一个存放区,您可以在其中将未决的过滤器添加到“过滤器购物车”之前对其进行检查。因此,访问数据的第一步是选择一个或多个项目并将其移入工作区。 

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实验-方法

这 Methods tab provides users the ability to use custom predefined filters 查看和下载数据。

方法选项卡中的所有选择 will run an 'OR'NDA数据库中的状况。  在任何选择中均具有数据的受试者将包括在结果队列中。

 

经常问的问题

  • 组学是一种实验类型,其中包含具有基因组学,转录组学,蛋白质组学或代谢组学的数据集。根据实验分子,平台和技术类型对选择进行查询。

  • “神经信号记录”部分以预定义的查询格式表示MRI,眼睛跟踪,EEG,EGG,光谱,X射线和PET数据。数据按记录类型分类,然后按实验中使用的设备类型分类。

  • 预定义的过滤器查询使用户能够选择和定义他们想要与相关主题相关的数据类别。这些过滤器显示为复选框,以选择要查询的项目。这包括基于实验条件或其他参数按连接子集进行查询的功能。通过这种方式,可以缩小数据范围以包含最感兴趣的概念。

  • 是的,NDA提供了一种添加预定义过滤器的方法。 如果存在数据,则预定义 可以创建过滤器。 请与NDA帮助台联系,以获取有关如何添加查询的更多信息。 您感兴趣的数据。 

  • 是的,但是请注意,如果选择了多个方法,它将作为“或”运算符使用所有可能的方法返回所有结果。 

Glossary

  • 预定义的过滤器查询有助于选择"ready to package"一键获取数据。通过在单个过程中组合几个过滤器来组织这些查询。过滤器通常基于实验参数和/或数据元素值,例如MRI的scan_type或组学中的实验平台。

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客层

人口统计信息使您可以按性别和年龄(以月为单位)进一步在工作区或筛选器中定义结果。此外,您可以点击以下内容按种族进行过滤 种族人口统计信息旁边的框're 要使用人口统计选项卡,必须将选择添加到工作区或过滤器购物车。您需要在其他选项卡中进行选择,才能将“人口统计”过滤器添加到“过滤器购物车”。

所有受众特征选择都在过滤器购物车中合并为一个“受众特征”过滤器,并通过以下链接进行链接'AND' query logic. 只有满足所有人口统计过滤条件选择的受试者才会包括在结果队列中。

经常问的问题

  • 可以使用两种不同的方式设置年龄范围的参数,并通过以下步骤同时进行更新:

    • 使用年龄范围栏两端的按钮来缩小或扩大范围
    • 手动更新号码
    • 按下“重置”按钮将清除所有选择,并将“年龄范围”默认恢复为0和1260个月。

Glossary

  • 参加者's age value as listed in months.

  • 种族是根据NIH标准定义的:

    美洲印第安人或阿拉斯加原住民: 有北美,中美洲或南美洲任何原住民的血统,并保持部落隶属关系或社区依附关系的人。
     
    亚洲人: 具有远东,东南亚或印度次大陆的任何原始民族的人,包括例如柬埔寨,中国,印度,日本,韩国,马来西亚,巴基斯坦,菲律宾群岛,泰国和越南。 
     
    黑人或非裔美国人: 一个人,起源于非洲的任何一个黑人种族。 
     
    夏威夷原住民或其他太平洋岛民: 有夏威夷,关岛,萨摩亚或其他太平洋岛屿的任何原住民的人。
     
    白色的: 有欧洲,中东或北非任何原住民的人。

  • 学科的性别是指研究学科的分类 两类:男性-出生时分配的生物学性别。

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论文数据

来自Papers的数据是所有共享的NDA研究的清单。 NDA研究是特定于发现,出版物或数据发布的数据和元数据的容器,即使原始数据集仍处于禁运状态,也可以共享以供授权访问。 “论文数据”工具是一个数据浏览器,您可以在其中搜索和过滤NDA研究,然后选择将一个或多个NDA研究添加到您的工作区。通过过滤自由文本,研究类型,权限组,NIH研究计划或组织来识别感兴趣的NDA研究。每个NDA研究图块均包含图表,其中按性别,年龄和数据类型列出了共享科目的数量。数据类型通过成像(例如神经信号记录),组学和临床数据进行细分。

“论文数据”标签中的所有选择 will run an 'OR'NDA数据库中的状况。 包含任何选择中的数据的主题将包含在“筛选器购物车”中。

选择添加新研究以打开NDA研究工具并创建一个NDA研究。在NDA研究工具中,您可以添加有关研究的详细信息,附加数据分析和结果文件,以及添加与发现,发布或数据发布相关的NDA数据。

经常问的问题

  • 来自论文的数据是NDA研究的列表。每个NDA研究代表基于NDA中包含的数据的出版物或结果,并充当出版物/版本与基础数据之间的链接。使用文本搜索框从列表中将NDA研究添加到您的筛选器中,以缩小结果的范围,提供主要和次要指标的数量,按群组划分的主题数以及可以在每个NDA研究中查看的结果。每个NDA研究都会显示其中包含的共享受试者数据的快照图。将显示主题人口统计信息,例如性别和年龄范围,以及用于给定NDA研究的成像(例如神经信号记录),Omics和临床数据的细目分类。

  • 保密协议研究是NDA网站上的一个容器,用于定义与出版物相关的特定主题和度量 并将这些数据链接回发布/查找或数据发布。 

  • 要将数据/主题添加到同类群组,请首先在您的用户帐户中创建一个新的NDA研究。然后,在该NDA研究中,创建一个空的队列。这是在网站的“论文数据”部分中。填写文本框“类型”,“名称”,“性别”和“年龄”。

    就像您正在下载数据一样,通过创建查询过滤器来添加主题。一旦应用了过滤器,生成的主题就会显示在页面右上角的“过滤器购物车”中。这将带您进入“数据打包”页面,在该页面上,通过单击“添加到研究队列”,然后选择正确的研究和队列,将特定的度量和NDA集合分配给先前创建的NDA研究。

  • 如果您通常在“论文数据”标签中知道要查找的内容,但不确定具体内容,则“文本搜索”功能将非常有用。输入您要搜索的相关字词或名称,该工具将按标题,摘要,调查人员,出版物和DOI进行排序。如果要按特定的NDA收集ID进行搜索,请按以下格式输入:ID:XXX,其中XXX是您感兴趣的特定NDA研究,例如ID:500。

Glossary

  • 数据源 defines the affiliation of the data. It represents the data repository (sometimes referred to as a permission group) and the affiliation with a selected consortia.

  • 在“论文数据”选项卡中,“数据使用情况”是指NDA中包含的所有数据,仅主要分析的数据或仅次要分析的数据。

    初步分析的定义是最初的受让人或馆藏,他们提供了第一批数据,从而使NDA能够将研究参与者的所有信息联系起来,从而使其他研究人员能够利用这些数据通过次要分析共同推动科学发展。

    次要分析是指请求访问NDA以使用已经存在的数据进行进一步分析的用户或调查员。

  • 数据使用限制(DUL)描述了数据集的适当二次使用,并基于研究参与者的原始知情同意。 NDA仅接受NIH科学政策办公室定义的基于同意的数据使用限制。

  • 数字对象标识符(DOI)是URN(统一资源名称),它是一个紧凑的字符串,为与其关联的数字对象提供了唯一,持久且可操作的标识符。 DOI通常以电子形式分配给科学论文,但是DOI也可以用作任何位置的任何对象的标识符,尽管这种用法在在线世界之外还不常见。

     

    每个NDA研究都有一个数字对象标识符(DOI),这是一个永久链接,应用于可靠地引用或引用支持出版物的数据。

  • 预计研究人员将使用NDA研究功能将NDA中保存的数据与他们的出版物/研究结果(无论是正面的还是负面的)相关联。 NDA研究共享其引用的特定数据,从而使其他数据得以禁运,从而使项目可以在发布特定目标或做出发现时发布特定目标的数据。 NDA研究会自动发出DOI,并且可以通过“一般查询”或“论文数据”界面进行搜索和访问。

  • 保密协议集合可以通过科学相似性组织到NIH研究计划中,以促进查询工具用户的体验。 NIH研究计划对应一个或多个资助机会公告。 

  • 负责提交数据的机构,企业或研究中心。

  • 在权限组级别提供对NDA中共享记录级别数据的访问权限。保密协议 Permission Groups 由一个或多个NDA集合组成,这些集合包含具有相同主题同意的数据。

  • 由申请组织指定的负责指导项目或计划的人员并具有适当的权限 该奖项的支持。申请组织可以指定多个人作为项目主管/主要研究人员(PD / PI),他们在智慧和后勤方面共同领导和指导项目。

  • PubMed ID(PMID)是PubMed中使用的唯一标识号。 PMID在进入PubMed系统时将分配给每个文章记录,因此,除非将其作为电子出版前出版物发布,否则印刷中的出版物将没有PMID。 PMID编号始终在PubMed引用的结尾处找到。

  • 保密协议提供了多种研究类型:分析,临床试验,发现,释放研究和已存档释放。

    • 分析:通常与计算流水线相关联。
    • 临床试验:  relates 诊断评估,临床措施,病史,人口统计学数据和问卷调查。 
    • 发现: 与出版物相关的结果。
    • 发布研究: 静态的精选数据集。
    • 发布存档:表示动态数据集的快照版本,该版本已被最新版本取代。这些数据可能仅适合于存档目的,或者仅是分析中使用的原始数据集才能引用。

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NDA提供对未识别的自闭症研究数据的单一访问。要获得下载数据的权限,您将需要一个NDA帐户 拥有对NDA或连接的存储库(AGRE,IAN或ATP)的批准访问权。对于NDA访问,您需要进行研究 由美国国立卫生研究院(NIH)认可的机构赞助的研究人员,得到了联邦的广泛保证。 See 申请进入 欲获得更多信息。

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这是美国政府的计算机系统,授权人员只能访问和用于授权的政府业务。 未经授权访问或使用此计算机系统可能会使违规者遭受刑事,民事和/或行政诉讼。 该计算机系统上的所有信息均可能被授权人员截取,记录,读取,复制和披露,并透露给授权人员,以用于 官方目的,包括刑事调查。此类信息包括已加密以符合机密性的敏感数据 和隐私要求。任何人(无论是经授权的还是未经授权的)访问或使用此计算机系统均表示同意 这些条款。该系统没有隐私权。

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论文数据

来自论文的数据是'NDA Studies', which contain 分析来自一个或多个NDA集合的数据(来自赠款或项目的数据集)。 从研究出版物,计算管道和精选数据发布中搜索数据集。

保密协议研究 are linked to individual-level data from one or more NDA collections. If you have data access or access to the underlying collections, you can also access the analyzed data and associated files.






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