斯瓦尔巴与波罗的海环斑海豹PCB及其代谢物浓度表

该数据集为表格数据,记录斯瓦尔巴与波罗的海两个环斑海豹(Phoca hispida)种群的PCB及其代谢物浓度,并涉及肝脏Phase I与Phase II酶活性及羟基、甲基磺酰基PCB代谢物的形成

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表格回归IPYInternational Polar Year (2007-2008)
(Table 1) Polychlorinated biphenyl (PCB) and PCB metabolite concentrations in ringed seals (Phoca hispida) from Svalbard and the Baltic Sea

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创建/更新时间
2026-11-05

资源简介

斯瓦尔巴与波罗的海环斑海豹PCB及其代谢物浓度表

(Table 1) Polychlorinated biphenyl (PCB) and PCB metabolite concentrations in ringed seals (Phoca hispida) from Svalbard and the Baltic Sea

该数据集为表格数据,记录斯瓦尔巴与波罗的海两个环斑海豹(Phoca hispida)种群的PCB及其代谢物浓度,并涉及肝脏Phase I与Phase II酶活性及羟基、甲基磺酰基PCB代谢物的形成。波罗的海样本污染程度较高(n=31),斯瓦尔巴样本污染程度较低(n=21)。数据可用于比较不同污染暴露水平下PCB代谢与酶诱导的差异,支撑海洋哺乳动物污染物健康效应研究(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):多氯联苯(PCBs)可能诱导肝脏酶活性,主要是Phase I单加氧酶和Phase II结合酶,这些酶催化PCBs的代谢,导致代谢物形成并可能产生不良健康效应。本研究调查了两个环斑海豹(Phoca hispida)种群中PCBs的浓度和模式、肝脏phase I和II酶的诱导以及羟基(OH)和甲基磺酰基(CH3SO2=MeSO2)PCB代谢物的形成,这两个种群在污染暴露程度上形成对比,即高污染的波罗的海(n = 31)和污染较低的斯瓦尔巴(n = 21)。Phase I酶以乙氧基试卤灵-O-脱乙基(EROD)、苄氧基试卤灵-O-脱烷基(BROD)、甲氧基试卤灵-O-脱甲基(MROD)和戊氧基试卤灵-O-脱烷基(PROD)活性测定,phase II酶测定为

【主题与分类】

主题标签:IPY、International Polar Year (2007-2008)。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/b582332a049247cd655a3b2d53897757

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

多氯联苯(PCBs)可能诱导肝脏酶的活性,主要是I相单加氧酶和II相结合酶,这些酶催化PCBs的代谢,导致代谢产物的形成以及潜在的不良健康效应。本研究调查了两个环斑海豹(Phoca hispida)种群中PCBs的浓度和模式、肝脏I相和II相酶的诱导情况,以及羟基(OH)和甲基磺酰基(CH3SO2=MeSO2)PCB代谢产物的形成,这两个种群在污染暴露程度上形成对比,即高污染的波罗的海(n = 31)和污染较低的斯瓦尔巴群岛(n = 21)。I相酶通过乙氧基异吩噁唑酮-O-脱乙基(EROD)、苄氧基异吩噁唑酮-O-脱烷基(BROD)、甲氧基异吩噁唑酮-O-脱甲基(MROD)和戊氧基异吩噁唑酮-O-脱烷基(PROD)活性进行测定,II相酶通过尿苷二磷酸葡萄糖醛酸转移酶(UDPGT)和谷胱甘肽-S-转移酶(GST)进行测定。

地理比较、多变量及相关分析表明,总多氯联苯对I相酶和谷胱甘肽S-转移酶活性具有正向影响,从而促进第III组(邻位-间位-H原子相邻且邻位氯(Cl)≤1)和第IV组多氯联苯(间位-对位-H原子相邻且邻位-Cl≤2)的生物转化。波罗的海海豹血浆中检测到的主要羟基多氯联苯的潜在前体为第III组多氯联苯。肝脏中检测到的甲基磺酰基多氯联苯主要为第IV组多氯联苯代谢的产物。研究提示,CYP1A类和CYP2B类酶均参与环斑海豹体内多氯联苯的生物转化。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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