ST005162:分化型甲状腺癌的环境化学物质负荷

从数据集名称来看,该研究把环境化学物质负荷与分化型甲状腺癌这一主题联系在一起;在本站既有的分类体系中,它被归入肿瘤 / 其他

Emory University School of MedicineEmory University School of Medicine
metabolomics_workbench
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其他分类GC-MS
ST005162: Environmental Chemical Burden in Differentiated Thyroid Cancer

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

ST005162:分化型甲状腺癌的环境化学物质负荷

ST005162: Environmental Chemical Burden in Differentiated Thyroid Cancer 是一份以气相色谱-质谱联用(GC-MS)为分析平台的代谢组学研究数据集,研究物种为人类(Homo sapiens),由 Emory University School of Medicine 完成,收录于代谢组学公共数据平台 metabolomicsworkbench.org。从数据集名称来看,该研究把环境化学物质负荷与分化型甲状腺癌这一主题联系在一起;在本站既有的分类体系中,它被归入肿瘤 / 其他。

【数据集背景】

分化型甲状腺癌是甲状腺恶性肿瘤中最常见的一大类,通常涵盖乳头状癌、滤泡状癌等亚型,其发生发展一般认为与遗传易感性、电离辐射以及多种环境暴露因素相关。所谓环境化学物质负荷,通常指人群通过饮食、饮水、空气、日用品与职业接触等途径长期摄入并在体内蓄积的外源性化学物质总量,这类物质中的一部分具有内分泌干扰活性,因而常被纳入甲状腺疾病的研究视野。该数据集正是围绕这一交叉主题建立的代谢组学资源,其研究工作由 Emory University School of Medicine 开展,研究对象为人类。至于研究的具体科学假设、病例与对照的界定方式、招募地区、时间跨度及纳入排除标准等背景信息,源站未提供。

【数据内容】

从已可获得的信息看,该数据集属于代谢组学研究数据,采用 GC-MS 作为检测手段,研究物种为人类,主题方向为分化型甲状腺癌与环境化学物质负荷。气相色谱-质谱联用是一种成熟的小分子分析技术,通常先经色谱分离、再经质谱检测,常用于对挥发性或可衍生化的小分子代谢物进行定性与相对定量分析,这也是代谢组学研究中常见的平台之一。至于该数据集实际检测到的代谢物种类与数量、定性定量结果、原始谱图与处理后数据、样本数量、分组设计以及是否附带临床或暴露变量,源站均未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于代谢组学数据平台 metabolomicsworkbench.org,条目编号为 ST005162;完成机构为 Emory University School of Medicine;研究物种为人类;所用分析技术为 GC-MS。除此之外,关于样本的采集地点与采集时间、伦理审批信息、受试者来源与特征、样本前处理流程、所用仪器型号、色谱柱规格以及质谱采集参数等细节,源站未提供。

【适用场景】

在代谢组学研究、肿瘤代谢以及环境暴露与内分泌相关疾病的交叉领域,此类数据通常可作为方法学参考、代谢物层面结果比对或二次分析的对象。对于关注 GC-MS 平台在临床人群样本中应用的读者,该条目也可用于了解同类研究的数据组织方式。需要注意的是,具体可用于哪些分析,取决于该数据集实际包含的样本规模、变量与原始数据完整度,而这些信息源站未提供,因此上述用途只能作为一般性方向,而非对该数据集具体能力的说明。

【使用方法】

该条目编号为 ST005162,托管于 metabolomicsworkbench.org。至于访问与下载的具体途径、数据文件的组织方式与格式、是否区分原始数据与处理后数据、预处理与归一化步骤、推荐的分析软件及参数设置,源站均未提供。

【质量与限制】

源站未提供该数据集的质量评价信息,包括样本量、缺失值比例、批次效应是否校正、质控样本设置、重复性指标以及统计功效等。就技术方法而言,GC-MS 一般更适合分析挥发性和可衍生化的小分子,对高极性、热不稳定或大分子化合物的覆盖相对有限,这是该方法平台的通性,并不代表本数据集存在特定缺陷。使用者在缺乏质量与设计信息的情况下直接引用或推断结论,需要保持审慎。

【引用与许可】

源站未提供该数据集的引用格式、使用许可、数据共享条款或再分发限制等信息。

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使用方式

数据集获取

源站:https://metabolomicsworkbench.org/data/DRCCMetadata.php?Mode=Study&StudyID=ST005162

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

代谢组学研究(GC-MS)。物种:智人。机构:埃默里大学医学院。

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