数据集概述
本数据集基于暴露于四种毒物（对乙酰氨基酚、四氯化碳、二噁英、三氯乙烯）的大鼠原代肝细胞转录组数据，通过TIMBR算法预测肝脏毒性生物标志物，并与代谢组学数据对比，识别TCA循环、碳水代谢等通路的代谢改变，为毒理学代谢响应机制研究提供支持，包含7个文件。
文件详解
- 数据文件（Data files）
- 文件名称：Rawls_Supplementary_data1.xlsx至Rawls_Supplementary_data6.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：包含肝细胞暴露于毒物后的转录组约束代谢网络重构数据、TIMBR算法预测的生物标志物数据、配对的新鲜/消耗培养基代谢组学数据，以及代谢通路（如TCA循环、ATP生成）改变的分析结果。
- 文档文件（Document files）
- 文件名称：Hepatocyte_Toxicology_Data_Supplement_081219.docx
- 文件格式：DOCX
- 字段映射介绍：肝细胞毒性数据的补充说明文档，包含实验设计、数据处理流程及结果解读的详细描述。
数据来源
论文“Genome-scale characterization of toxicity-induced metabolic alterations in primary hepatocytes”
适用场景
- 肝脏毒理学机制研究: 分析四种毒物诱导的肝细胞代谢通路（TCA循环、碳水代谢）改变及ATP生成中断机制。
- 代谢生物标志物开发: 利用TIMBR预测结果与代谢组学数据的对比，筛选肝脏毒性特异性代谢标志物。
- 多组学整合分析: 结合转录组与代谢组数据，构建毒理学响应的多组学关联框架。
- 代谢网络模型优化: 基于预测与实验数据的差异，提出代谢网络模型的改进假设与验证方向。
