DIETxPOSOME_Source_食品污染物文献挖掘与机器学习统计数据

数据集概述

本数据集为DIETxPOSOME数据库的摘要统计数据，通过PubMed搜索API获取文献，结合FoodMine文本匹配过滤器和机器学习协议筛选潜在有用论文，收集了近二十年254篇文献中的11723个数据点，涉及72种食品中96种污染物的量化信息，污染物类型包括重金属、多氯联苯、二噁英等。

文件详解

• 文件名称：DIETxPOSOME_Summary_Stats.xlsx
• 文件格式：XLSX
• 字段映射介绍：未提供具体字段信息，推测包含食品名称、污染物类型、污染物含量、文献来源、采样地区等与食品污染物量化相关的统计字段。

数据来源

DIETxPOSOME database

适用场景

• 食品安全风险评估：分析不同食品中各类污染物的含量水平，评估食品安全风险。
• 食品污染物分布研究：探究96种污染物在72种高供应食品中的分布特征与规律。
• 文献数据整合分析：整合近二十年254篇文献的数据，支持食品污染物领域的元分析与趋势研究。
• 机器学习在文献挖掘中的应用验证：验证机器学习协议在食品污染物文献筛选与数据提取中的效果。