基于HPLC_HRMS整合脂质组学与机器学习的食管鳞状细胞癌临床可操作代谢特征数据集

数据集概述

本数据集围绕食管鳞状细胞癌（ESCC）的临床可操作代谢特征展开，通过高效液相色谱-高分辨质谱（HPLC-HRMS）技术进行非靶向脂质组学分析，并结合机器学习方法识别关键代谢标志物，为ESCC的临床研究提供数据支持。

文件详解

• 文件名称: Supplementary data-pdf.pdf
• 文件格式: PDF (.pdf)
• 文件内容: 位于HPLC-HRMS-Based Integrated Lipidomics and Machine/目录下，为补充数据文档，具体内容需通过PDF文件查看

适用场景

• 肿瘤代谢组学研究: 分析ESCC患者的脂质代谢特征及差异表达脂质分子
• 临床转化研究: 探索基于脂质组学的ESCC诊断、预后或治疗反应预测标志物
• 机器学习应用: 构建ESCC代谢特征的机器学习预测模型，验证模型的临床可操作性
• 生物标志物发现: 筛选与ESCC发生发展相关的潜在代谢标志物，为新药研发提供靶点参考