血浆代谢组学与脂质组学特征用于骨质疏松早期诊断：一项发现与验证研究
该数据集包含通过超高效液相色谱-质谱技术获取的血浆代谢组学和脂质组学多模态数据，涵盖发现队列（75名骨质疏松患者和140名健康个体）与验证队列（20名患者和42名健康对照）的样本分析结果，主要用于构建和验证基于代谢特征的骨质疏松早期诊断模型，支持骨质疏松的生物标志物发现、代谢通路研究及临床辅助诊断应用。
基本信息
资源简介
血浆代谢组学与脂质组学特征用于骨质疏松早期诊断：一项发现与验证研究
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Plasma Metabolomic and Lipidomic Signatures for Early Diagnosis of Osteoporosis: A Discovery and Validation Study》。项目资助方：none。源站首次发布：2026-06-10。
【数据内容】
源站原始描述：This study addresses osteoporosis (OP), a prevalent metabolic bone disease and major global public health concern characterized by reduced bone mass, deteriorated bone microstructure, and elevated fracture risk, with an urgent need for early diagnosis and preventive intervention. Using ultra-performance liquid chromatography-mass spectrometry (UPLC-MS)-based non-targeted metabolomics and lipidomics, the authors analyzed plasma samples from a discovery cohort of 75 OP patients and 140 healthy ind…
文件 H1-100pos.txt 为文本内容，开头为：Sample Name Sample Type CE(24:0) CE(22:6) CE(20:0) CE(20:1) CE(22:5) CE(14:0) CE(16:0) CE(16:1) CE(18:0) CE(18:1) CE(18:2) CE(18:3) CE(20:2) CE(20:3) CE(20:4) …
【数据结构与技术规格】
文件数 11 个，合计 134.22 MB。H1-100neg.txt：text/plain，640.85 KB。H1-100pos.txt：text/plain，1.07 MB。neg-H101=191.txt：text/plain，558.01 KB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.31810990.v2。
【主题与分类】
源站学科分类：Other biomedical and clinical sciences not elsewhere classified。主题标签：UPLC-MS\/MS。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Other biomedical and clinical sciences not elsewhere classified。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Plasma_Metabolomic_and_Lipidomic_Signatures_for_Early_Diagnosis_of_Osteoporosis_A_Discovery_and_Validation_Study/31810990
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Wang, JiaLong (2026). Plasma Metabolomic and Lipidomic Signatures for Early Diagnosis of Osteoporosis: A Discovery and Validation Study. figshare. Dataset
下载信息
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数据说明
该数据集针对骨质疏松症这一以骨量减少、骨微结构恶化和骨折风险升高为特征的常见代谢性骨病，旨在通过血浆代谢组学与脂质组学分析实现早期诊断。研究采用超高效液相色谱-质谱（UPLC-MS）非靶向代谢组学和脂质组学技术，对发现队列（75名骨质疏松患者和140名健康个体）的血浆样本进行分析，通过多元统计分析（如PCA、OPLS-DA）和随机森林模型识别差异代谢物并构建诊断模型，并在独立验证队列（20名患者和42名健康对照）中评估了模型的分类性能和临床实用性。该数据集为骨质疏松的早期筛查、生物标志物发现及代谢机制研究提供了重要数据支持。
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