OpenNeuro是依托BRAIN Initiative（大脑计划）建立的神经科学数据档案库，核心宗旨是推动神经科学研究数据的开放共享，确保研究的可重复性（reproducibility），并最大化公共科研投入的科学影响力。平台致力于遵循FAIR数据共享原则（可查找、可访问、可互操作、可复用），通过统一的社区标准实现各类神经影像数据的有效管理、共享与复用，为全球神经科学研究者提供开放、规范的数据资源支撑。其官方访问地址为https://openneuro.org，RRID（研究资源标识符）为SCR_005031，是神经科学领域公认的重要开放科学基础设施。
一、核心支撑标准与技术基础
OpenNeuro的核心技术支撑是脑影像数据结构（Brain Imaging Data Structure, BIDS）标准（RRID:SCR_016124）。该标准为神经影像数据及关联元数据提供了统一的组织规范，确保不同研究者、不同机构产生的数据能够被快速理解、解读和复用，从根本上解决了传统神经科学数据格式不统一、描述不规范导致的共享壁垒问题。依托BIDS标准，平台实现了对多类型神经影像数据的标准化_curated，为数据的跨研究、跨领域应用奠定了基础。
二、核心功能与数据资源
1.核心功能
•数据存储与管理：为研究者提供安全、稳定的神经科学数据存储服务，支持数据的规范化上传、分类归档与版本控制，确保数据的长期可访问性。
•数据标准化处理：基于BIDS标准对上传数据进行格式校验与标准化转换，提升数据的互操作性，降低数据复用门槛。
•开放访问与检索：向全球研究者开放数据访问权限，提供便捷的数据集检索功能，支持按数据类型、研究主题、物种等多维度筛选，帮助研究者快速定位所需资源。
•科研协作支撑：为跨机构、跨地域的科研团队提供数据共享协作空间，助力联合研究的开展，加速科研成果产出。
2.数据资源规模与覆盖范围
截至相关研究发布时，OpenNeuro已收录超过600个数据集，涵盖20000余名参与者的数据信息。其数据资源具有显著的多样性特征：在物种层面，覆盖多种实验动物及人类；在测量方式层面，包含磁共振成像（MRI）、脑电图（EEG）、脑磁图（MEG）、正电子发射断层扫描（PET）等多种主流神经影像技术产生的数据；在研究主题层面，涉及广泛的表型研究，覆盖正常脑功能、神经疾病相关脑机制等多个神经科学研究方向。
三、平台价值与学术影响
OpenNeuro的开放共享模式为神经科学研究带来了多方面的重要价值。首先，极大提升了研究数据的复用率，截至相关统计，平台共享数据已被纳入超过150篇已发表研究文献，成为众多后续研究的重要数据基础。其次，有效推动了研究的可重复性验证，解决了神经科学领域部分研究结果难以复现的行业痛点，强化了科研诚信与科学严谨性。此外，平台降低了科研准入门槛，尤其为资源有限的研究团队提供了高质量数据资源，促进了科研资源的均衡分配，加速了神经科学领域的科研创新进程。同时，通过汇聚全球多样化的神经科学数据，平台为跨学科、跨地域的科研合作提供了核心支撑，推动了神经科学与计算机科学、统计学等领域的交叉融合。
四、发展背景
OpenNeuro的发展源于神经科学领域对数据共享的迫切需求与长期探索。早在上世纪90年代，就有研究者开展数据共享的开创性尝试，如1999年Gazzaniga和Van Horn推动建立的fMRI数据中心。此后，国际神经影像数据共享倡议（INDI）等项目的推进，进一步验证了大规模共享神经影像数据的科学价值，例如2010年INDI发表的研究通过共享静息态fMRI数据集，充分展现了数据共享的科研潜力。在此背景下，依托BRAIN Initiative的支持，OpenNeuro应运而生，整合了前期数据共享实践的经验，形成了标准化、规模化的开放数据共享平台。平台的核心研发团队来自斯坦福大学、达特茅斯学院、洛桑大学医院等多所知名高校及机构，为平台的技术研发与科学运营提供了坚实保障。
五、未来规划
为进一步提升平台价值，OpenNeuro制定了多维度的未来发展方向：一是持续扩展数据覆盖范围，纳入更多类型的神经科学数据，丰富数据资源的多样性；二是加强与其他开放科学项目的整合协作，构建更完善的神经科学研究数据生态；三是优化平台技术架构，提升数据存储、检索与分析的效率，为研究者提供更便捷的使用体验；四是强化社区建设，吸引更多研究者参与数据共享与平台共建，推动神经科学开放科学文化的深度发展。
