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CTD (Comparative Toxicogenomics Database)|毒理基因组学数据集|环境健康数据集
收藏ctdbase.org2024-10-27 收录
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CTD是一个综合性的数据库，旨在通过整合基因、化学物质、疾病和环境暴露的数据，来促进对环境因素与人类疾病之间关系的理解。该数据库包括化学物质与基因的相互作用、化学物质与疾病的关联、基因与疾病的关联以及化学物质与环境暴露的关联。CTD还提供数据下载、API访问和在线查询工具。
提供机构：
ctdbase.org
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
CTD（Comparative Toxicogenomics Database）数据集的构建基于对大量生物医学文献的系统性挖掘与整合。该数据集通过自动化文本挖掘技术，从已发表的科学文献中提取与毒理基因组学相关的信息，包括化学物质、基因、疾病和生物过程之间的相互作用。这些数据经过严格的筛选和验证，确保其准确性和可靠性。此外，CTD还整合了来自其他公共数据库的信息，如基因本体论（Gene Ontology）和KEGG通路，以提供全面的毒理学视角。
特点
CTD数据集的显著特点在于其综合性与动态更新。该数据集不仅涵盖了广泛的化学物质和基因信息，还提供了详细的相互作用网络，有助于深入理解环境因素与生物系统之间的复杂关系。此外，CTD的动态更新机制确保了数据的时效性，使其能够及时反映最新的科学发现。数据集的结构化设计使得用户可以方便地进行高级查询和数据分析，从而支持多种研究需求。
使用方法
CTD数据集的使用方法多样，适用于不同层次的研究需求。研究人员可以通过其在线平台进行数据检索，利用关键词、化学物质名称或基因符号等进行精确查询。此外，CTD提供了丰富的API接口，便于开发者集成到自定义的应用程序中，进行自动化数据提取和分析。对于需要进行大规模数据挖掘的研究团队，CTD还提供了批量下载功能，支持本地数据处理和深度分析。通过这些方法，CTD数据集能够为毒理学、基因组学和环境科学等领域的研究提供有力支持。
背景与挑战
背景概述
CTD（Comparative Toxicogenomics Database）是由美国国家环境健康科学研究所（NIEHS）于2005年推出的一个综合性数据库，旨在整合和分析与环境暴露相关的基因、化学物质和疾病之间的相互作用。该数据库通过收集和整合来自科学文献、公共数据库和实验数据的信息，为研究人员提供了一个全面的资源，以探索环境因素如何影响人类健康。CTD的推出极大地促进了毒理基因组学领域的发展，为环境健康研究提供了重要的数据支持，并在学术界和工业界产生了广泛的影响。
当前挑战
CTD在构建过程中面临了多重挑战。首先，数据的多样性和复杂性使得数据整合和标准化成为一个巨大的挑战。不同来源的数据格式和质量差异较大，需要进行大量的数据清洗和预处理工作。其次，随着科学研究的快速发展，新的基因、化学物质和疾病信息不断涌现，如何及时更新和维护数据库成为一个持续的挑战。此外，数据的隐私和安全问题也是CTD必须面对的重要问题，确保数据的安全性和合规性是数据库长期稳定运行的关键。
发展历史
创建时间与更新
CTD（Comparative Toxicogenomics Database）创建于2005年，由美国国家环境健康科学研究所（NIEHS）资助。自创建以来，CTD持续进行数据更新，最新数据更新至2023年，确保了数据的时效性和准确性。
重要里程碑
CTD的重要里程碑包括2007年首次发布其全面的化学物质与基因、疾病关联数据，这一发布标志着毒理基因组学领域数据整合的重要进展。2012年，CTD引入了交互式网络工具，使用户能够更直观地探索数据关系，这一创新极大地提升了数据的可访问性和应用价值。2018年，CTD进一步扩展了其数据覆盖范围，包括环境暴露与健康效应的关联，这一扩展为环境健康研究提供了更为丰富的资源。
当前发展情况
当前，CTD已成为毒理基因组学和环境健康研究领域的核心资源，其数据库涵盖了超过14,000种化学物质、25,000种基因和8,000种疾病的信息。CTD不仅支持基础研究，还为公共卫生政策制定提供了科学依据。通过持续的数据更新和技术创新，CTD在促进跨学科研究、提升公众健康意识方面发挥了重要作用，其影响力已扩展至全球多个科研机构和公共卫生部门。
发展历程
- CTD首次发表，标志着比较毒理基因组学数据库的诞生，旨在整合和分析基因、化学物质和疾病之间的关系。
- CTD首次应用于环境健康研究，为科学家提供了丰富的数据资源，促进了毒理学和基因组学领域的交叉研究。
- CTD引入了新的数据整合和分析工具，增强了其功能和用户友好性，进一步推动了跨学科研究的发展。
- CTD发布了其首个大规模数据更新，涵盖了更多的基因、化学物质和疾病信息，显著提升了数据库的覆盖范围和深度。
- CTD推出了在线交互式工具，使用户能够更直观地探索和分析数据，促进了数据驱动的科学发现。
常用场景
经典使用场景
在毒理基因组学领域，CTD（Comparative Toxicogenomics Database）数据集被广泛用于研究化学物质与基因、蛋白质之间的相互作用。该数据集整合了大量实验验证的毒理学数据，包括化学物质对基因表达的影响、蛋白质相互作用网络以及疾病关联信息。通过分析这些数据，研究人员能够揭示化学物质在生物体内的作用机制，为毒理学研究提供重要的数据支持。
解决学术问题
CTD数据集解决了毒理学研究中长期存在的数据碎片化和信息孤岛问题。通过整合多源异构数据，CTD为研究人员提供了一个全面的数据平台，有助于识别潜在的毒性机制和预测化学物质的毒性效应。此外，CTD还支持跨物种比较研究，帮助科学家理解不同物种对同一化学物质的响应差异，从而推动了毒理基因组学的发展。
衍生相关工作
基于CTD数据集，许多经典研究工作得以开展。例如，有研究利用CTD数据集构建了化学物质与疾病关联的预测模型，显著提高了疾病风险评估的准确性。此外，CTD数据集还促进了毒理基因组学领域的跨学科研究，如结合生物信息学和计算毒理学方法，开发了多种毒性预测算法。这些衍生工作不仅丰富了毒理学的研究手段，也为相关领域的技术创新提供了重要支持。
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数据主题
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