宫内持久性有机污染物暴露与胎盘甲状腺激素关联数据
该数据集来自一项丹麦前瞻性研究,最初用于评估先天性隐睾症,共采集58份胎盘样本,来自生育隐睾症男孩(28例)与未患隐睾症男孩(30例)的母亲

基本信息
资源简介
宫内持久性有机污染物暴露与胎盘甲状腺激素关联数据
Data from: Association of in utero persistent organic pollutant exposure with placental thyroid hormones
该数据集来自一项丹麦前瞻性研究,最初用于评估先天性隐睾症,共采集58份胎盘样本,来自生育隐睾症男孩(28例)与未患隐睾症男孩(30例)的母亲。研究测定了胎盘中多溴联苯醚、多氯联苯、多氯代二苯并二噁英/呋喃、有机锡化合物、有机氯农药以及甲状腺激素T4、T3和rT3的浓度,并采用多元线性回归分析胎盘甲状腺激素与各类持久性有机污染物之间的关联。数据可用于探究宫内持久性有机污染物暴露对甲状腺功能及胎儿新生儿发育的潜在影响(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2019。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):宫内暴露于持久性有机污染物(POPs)可导致甲状腺功能紊乱,引发对其影响胎儿和新生儿发育的担忧。本研究旨在探讨胎盘中多种POPs水平与甲状腺激素(THs)之间的关联。在一项最初为评估先天性隐睾症而建立的丹麦前瞻性研究中,从生育隐睾症男孩(28例)和未患隐睾症男孩(30例)的母亲处采集了58份胎盘样本。测定了多溴联苯醚(PBDEs)、多氯联苯(PCBs)、多氯代二苯并二噁英/呋喃(PCDD/Fs)、有机锡化合物(OTCs)、有机氯农药(OCPs)、甲状腺素(T4)、3,3’,5-三碘甲状腺原氨酸(T3)和3,3’,5’-三碘甲状腺原氨酸(rT3)的浓度。采用多元线性回归分析了胎盘THs与多种POPs之间的关联。
【主题与分类】
主题标签:Polychlorinated dibenzo-p-dioxin/furan、Polybrominated diphenyl ether、Persistent organic pollutants、Polychlorinated biphenyl、Organochlorine pesticide、Organotin chemical、Oberschleissheim。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.9594945
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 89.0 KB。
数据说明
宫内暴露于持久性有机污染物(POPs)可能导致甲状腺功能紊乱,从而引发对其影响胎儿和新生儿发育的担忧。本研究旨在探讨胎盘多种POPs水平与甲状腺激素(THs)之间的关联。在一项最初为评估先天性隐睾症而建立的丹麦前瞻性研究中,收集了58份胎盘样本,来自生育隐睾症男孩(28例)和无隐睾症男孩(30例)的母亲。测定了多溴联苯醚(PBDEs)、多氯联苯(PCBs)、多氯代二苯并-对-二噁英/呋喃(PCDD/Fs)、有机锡化合物(OTCs)、有机氯农药(OCPs)、甲状腺素(T4)、3,3’,5-三碘甲状腺原氨酸(T3)和3,3’,5’-三碘甲状腺原氨酸(rT3)的浓度。采用多元线性回归分析胎盘THs与多种POPs之间的关联。共测定了5种PBDEs、35种PCBs、14种PCDD/Fs、3种OTCs、25种OCPs、T4、T3和rT3。未发现THs与隐睾症发生风险之间存在相关性。
多种持久性有机污染物与甲状腺激素显著相关:a) T4与BDEs 99、100、ΣPBDE及2378-TeCDD呈负相关,与1234678-HpCDF呈正相关;b) T3与2378-TeCDF及12378-PeCDF呈正相关;c) rT3与PCB 81、12378-PeCDF及234678-HxCDF呈正相关,与三丁基锡(TBT)、ΣOTC及甲氧氯(MOC)呈负相关。这些结果表明,持久性有机污染物暴露与胎盘中的甲状腺激素水平相关,这可能是持久性有机污染物暴露影响儿童生长发育的一种机制。本研究为持久性有机污染物甲状腺干扰特性的复杂性提供了新见解。需要更多研究来阐明持久性有机污染物暴露的生物学后果。
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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