印度尼西亚Batang沿海海域海洋鱼类器官特异性²¹⁰Po数据与R代码
该数据集来自印度尼西亚中爪哇Batang沿海海域海洋鱼类研究,包含8种商业鱼类的组织样本数据及R代码,用于分析²¹⁰Po在胃、鳃、肝脏与可食肌肉中的分布差异、组织间浓度关联及肌肉浓度与营养级的关系,并估算食用鱼类的年有效剂量和超额终身癌症风险,通过Monte Carlo模拟检验浓度变异对剂量估计的影

基本信息
资源简介
印度尼西亚Batang沿海海域海洋鱼类器官特异性²¹⁰Po数据与R代码
Data and R code for organ-specific ²¹⁰Po in marine fish from Batang coastal waters, Indonesia
该数据集来自印度尼西亚中爪哇Batang沿海海域海洋鱼类研究,包含8种商业鱼类的组织样本数据及R代码,用于分析²¹⁰Po在胃、鳃、肝脏与可食肌肉中的分布差异、组织间浓度关联及肌肉浓度与营养级的关系,并估算食用鱼类的年有效剂量和超额终身癌症风险,通过Monte Carlo模拟检验浓度变异对剂量估计的影响(来源 DOI 解析,Creative Commons Attribution 4.0 International 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2026。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):目的。该数据集支持一项关于印度尼西亚中爪哇Batang沿海海域海洋鱼类组织中²¹⁰Po分布及其对人体膳食暴露意义的研究。该研究提出三个问题:胃、鳃和肝脏中的²¹⁰Po是否高于可食肌肉?这些内部组织中的浓度是否与肌肉浓度相关?肌肉²¹⁰Po是否与营养级相关?研究还估算了食用该鱼类的年有效剂量和超额终身癌症风险,并使用Monte Carlo模拟检验浓度变异如何影响剂量估计。数据收集方式。经与当地渔民和鱼贩访谈后,选取了八种具有商业重要性的物种。每种三条个体(共24条鱼)于2022年9月3日在Batang县East Roban鱼拍卖中心购买,购买时已死亡。捕获日期和
【主题与分类】
主题标签:Marine Biology、Seafood/radiation effects。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.23684567
使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据集大小约 38.1 KB。
数据说明
目的。 本数据集支持一项研究,探讨印度尼西亚中爪哇巴塘沿海水域海洋鱼类组织中²¹⁰Po的分布情况及其对人体膳食暴露的意义。该研究提出三个问题:胃、鳃和肝脏中的²¹⁰Po含量是否高于可食用肌肉?这些内部组织中的浓度是否与肌肉浓度相关?肌肉²¹⁰Po是否与营养级相关?研究还估算了食用该鱼类所致的年有效剂量和终生超额癌症风险,并采用蒙特卡洛模拟检验浓度变异性对剂量估算的影响。数据采集方法。 经与当地渔民和鱼商访谈后,选取了8种具有商业重要性的物种。2022年9月3日,在巴塘县East Roban鱼拍卖中心购买每种3尾(共24尾)已死亡的个体。捕获日期和地点未经核实。取肌肉、胃、鳃和肝脏,匀浆后于印度尼西亚BRIN采用放射化学分离和α能谱法分析²¹⁰Po,以²⁰⁹Po为产率示踪剂(化学回收率72–92%)。
肌肉中的浓度此前已有报道(Muslim等,2025,2026)。胃、鳃和肝脏中的浓度为新增数据。浓度以Bq kg⁻¹湿重计。营养级来自FishBase。数据表明:内部组织中的²¹⁰Po含量高于肌肉。肌肉、胃、鳃和肝脏的平均浓度分别为8.94 Bq kg⁻¹、63.33 Bq kg⁻¹、79.36 Bq kg⁻¹和85.40 Bq kg⁻¹,器官与肌肉比值的中位数为5.92至7.74。浓度最高的组织因物种而异。内部组织浓度与肌肉浓度无显著相关性,肌肉²¹⁰Po与营养级也无显著关联(Spearman ρ = 0.337,p = 0.414,n = 8个物种)。在假设所有食用鱼均来自单一物种的情景下,估计年有效剂量范围为76至3,389 µSv y⁻¹,其中超过1,000 µSv y⁻¹的情况见于
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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公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




