前列腺癌：通过mpMRI测量的表达性前列腺分泌物中的代谢重塑揭示细胞结构变化
该数据集是一个基于核磁共振代谢组学的前列腺癌研究数据集，包含64份表达性前列腺分泌物样本的代谢物谱数据，主要模态为代谢组学数据与临床指标（如PSA、mpMRI参数和Gleason评分）的整合。它旨在通过识别柠檬酸盐、谷氨酸等关键生物标志物，结合机器学习模型，探索前列腺癌与良性前列腺增生的非侵入性早期诊断方法，支持精准医疗和代谢重塑机制的研究。
基本信息
资源简介
前列腺癌：通过mpMRI测量的表达性前列腺分泌物中的代谢重塑揭示细胞结构变化
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Prostate Cancer: Metabolic Remodeling in Expressed Prostatic Secretions Reveals Cellular Structural Changes Measured by mpMRI》。项目资助方：University Grant Commission。源站首次发布：2025-09-02。
【数据内容】
源站原始描述：Early detection of prostate cancer (PC) versus benign prostatic hyperplasia (BPH) remains difficult; this study used NMR-based metabolomics on 64 expressed prostatic secretion (EPS) samples to identify key biomarkers. Multivariate analyses and machine learning models highlighted citrate, glutamate, myo-inositol, and cis-aconitate as discriminative metabolites. These showed strong diagnostic potential, correlating with PSA, mpMRI (PI-RADS, ADC), and Gleason score, supporting noninvasive early PC…
【数据结构与技术规格】
文件数 6 个，合计 236.21 KB。Data-1.xlsx：application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet，15.90 KB。Data-2.xlsx：application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet，46.88 KB。Data-3.xlsx：application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet，47.40 KB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.30031897.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Cancer diagnosis、Liquid biopsies、Predictive and prognostic markers。主题标签：Prostate cancer、metabolimics、Expressed Prostatic Secretions、mpMRI。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Cancer diagnosis、Liquid biopsies、Predictive and prognostic markers。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/_b_Prostate_Cancer_Metabolic_Remodeling_in_Expressed_Prostatic_Secretions_Reveals_Cellular_Structural_Changes_Measured_by_mpMRI_b_/30031897
使用许可：CC0（https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/）。
规范引用：Gupta, Ashish (2025). Prostate Cancer: Metabolic Remodeling in Expressed Prostatic Secretions Reveals Cellular Structural Changes Measured by mpMRI. figshare. Dataset
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
按页面 Download 按钮获取。
数据说明
该数据集是一个用于前列腺癌早期检测与诊断的代谢组学数据集。它包含64份表达性前列腺分泌物样本，通过核磁共振波谱技术进行代谢物分析，识别出柠檬酸盐、谷氨酸、肌醇和顺乌头酸盐等关键生物标志物。数据集结合了多变量分析和机器学习模型，展示了这些代谢物与临床指标（如PSA、多参数磁共振成像的PI-RADS评分和ADC值、Gleason评分）的相关性，旨在支持非侵入性的前列腺癌与良性前列腺增生的鉴别诊断研究。
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