The Maize Genetics and Genomics Database (MaizeGDB)|玉米遗传学数据集|基因组学数据集
收藏
- MaizeGDB首次发布,旨在整合和提供玉米遗传和基因组学数据,成为玉米研究领域的重要资源。
- MaizeGDB引入新的数据类型,包括基因表达和蛋白质相互作用数据,进一步丰富了数据库内容。
- MaizeGDB与国际玉米和小麦改良中心(CIMMYT)合作,扩大了其国际影响力,并增加了全球玉米研究数据的收录。
- MaizeGDB推出新的用户界面和高级搜索功能,提升了用户体验和数据检索效率。
- MaizeGDB开始整合全基因组关联研究(GWAS)数据,为玉米遗传变异研究提供了重要支持。
- MaizeGDB发布其20周年纪念版,总结了过去二十年的发展历程,并展望了未来的发展方向。
中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0(1951-2024)
中国区域地面气象要素驱动数据集(China Meteorological Forcing Data,以下简称 CMFD)是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素,时间分辨率为 3 小时,水平空间分辨率为 0.1°,时间长度为 74 年(1951~2024 年),覆盖了 70°E~140°E,15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据,并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品,其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展,其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本,而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集,但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外,在制作 CMFD 2.0 的过程中,研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息,显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时,CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 74 年,并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同,但其有效数据扩展到了中国之外,能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用,CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量,包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外,CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术,转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中,从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7,但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变,故将其版本号重新定义为 2.0。
国家青藏高原科学数据中心 收录
CHARLS
中国健康与养老追踪调查(CHARLS)数据集,旨在收集反映中国45岁及以上中老年人家庭和个人的高质量微观数据,用以分析人口老龄化问题,内容包括健康状况、经济状况、家庭结构和社会支持等。
charls.pku.edu.cn 收录
Comparative Toxicogenomics Database (CTD)
Comparative Toxicogenomics Database(CTD)是一个公开的综合性数据库,专注于研究环境暴露与人类健康之间的关系。该数据库整合了化学物质、基因、疾病、通路等多维度信息,支持用户查询基因与疾病、化学物质与疾病以及化学物质与基因之间的相互作用,为毒理学研究和环境健康效应研究提供了重要资源。其最新成果包括2025年发布的20周年更新版本,进一步扩展了数据内容和功能。
ctdbase.org 收录
YOLO-dataset
该数据集用于训练YOLO模型,包括分类、检测和姿态识别模型。目前支持v8版本,未来计划支持更多版本。
github 收录
Chinese-Poetry-Corpus
本语料库收集自互联网,包含了从先秦到当代的古诗词数据,以CSV格式进行存储。经过去重后,包含诗词共计1014508首。古诗词按朝代进行划分,存储于文件夹下,命名规则为朝代.csv。每首诗词数据包含五个字段,分别为标题、朝代、作者、体裁、内容。
github 收录