信息来源： 中国人民大学健康大数据研究院 发布时间：2025年11月26日

       中国人民大学健康大数据研究院推出“数据资源”板块，致力于汇集和整合各类公开数据库，为科学研究提供坚实的数据支撑。目前，我们已经成功收集整理了包括调查数据、医学信息数据、基因组数据、医学影像数据以及临床实验数据等在内的46个数据库，覆盖广泛的健康数据领域，并持续致力于资源的扩展。本栏目的建立旨在为医学研究者和健康专业人士打造一个高效的、一站式数据服务平台，便于大家获取、共享及分析关键的健康信息。本平台不仅开启了科研人员探索未知的可能，同时也为临床决策提供了坚实的数据基础，期望通过公益服务加速医学研究和创新的步伐，深化对人类健康的理解，推动医疗服务的进步。

      本期将推出临床试验数据库系列第四期：Zenodo数据库的介绍。有关数据资源更详细的介绍读者可访问：health.ruc.edu.cn

一、数据集基本情况

项目背景
 

•         Zenodo是根据欧洲OpenAIRE计划开发并由CERN运营的通用开放存储库。它允许研究人员存放研究论文、数据集、研究软件、报告和任何其他与研究相关的文件。对于每次提交，都会创建一个持久的数字对象标识符(DOI)，这使得存储的项目易于引用。
• OpenAIRE 项目是欧洲开放存取和开放数据运动的先锋，受欧共体委托，通过为欧共体资助的研究提供一个总括性的存储库，支持其新生的开放数据政策。欧洲核子研究中心（CERN）是 OpenAIRE 的合作伙伴，也是开放源代码、开放存取和开放数据的先驱，它提供了这种能力，Zenodo 于 2013 年 5 月启动。

•         为支持其研究计划，欧洲核子研究中心开发了大数据管理工具，并扩展了开放数据数字图书馆功能。

数据库结构
 

•         Zenodo 为开放数据储存库，包括研究论文、数据集、研究软件、报告和任何其他与研究相关的文件。

样本量

•         截至2021年Zenodo 报告称其托管数据量已超过 1 PB。

其他重要信息

•         关于研究的具体信息需要跳转的试验注册网站或相关机构网站查询。

二、适用任务

•         预测性任务：患者结局预测、干预结果预测、疾病进程预测

•         回顾性任务：临床表征规律、干预模式分析、危险因素分析

•         根据不同的数据，适用任务也不同

三、 Zenodo官方网站

https://zenodo.org/

四、文献出处

       Miguel-Angel Sicilia, Elena García-Barriocanal, Salvador Sánchez-Alonso,Community Curation in Open Dataset Repositories: Insights from Zenodo,Procedia Computer Science,Volume 106,2017,Pages 54-60,ISSN 1877-0509,https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.03.009.

中国人民大学健康大数据研究院于2023年5月获批成立，为学校首批建设的16个创新高地之一。研究院聚焦国民健康中的数据科学挑战，面向国民健康测度、评估、管理等社会重大现实问题开展基础研究与应用研究，致力于服务“健康中国”国家战略重大需求、构建健康大数据领域国内领先、国际一流的创新型研究高地。