哥本哈根大学机器学习课程代谢组学数据集

哥本哈根大学机器学习课程代谢组学数据集 数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习课程,代谢组学,健康研究,多组学,数据分析,生物标志物,性别差异,体脂测量,健康改善

数据概述：
本数据集来源于哥本哈根大学课程“Hackathon – 应用机器学习于生物医学研究”（课程编号：3927-23-00-00）。数据来自一项多组学研究（Tebani et al., 2020），旨在监测健康个体的分子稳定性。研究对象为100名50-65岁的健康个体，随访时间为一年，共进行四次采样。数据集包含血液代谢组学数据，包括代谢物浓度及其他相关信息。

数据用途概述：
该数据集适用于机器学习方法在生物医学研究中的应用，特别是在代谢组学领域的探索。研究人员可利用数据集分析代谢物与性别差异、健康改善报告、体脂测量（通过生物阻抗法）之间的关联。此外，数据集还可用于教学和培训，帮助学生理解机器学习在生物医学研究中的实际应用。