Human Health Exposure Analysis Resource (HHEAR) Data Center

人类健康暴露分析资源 (HHEAR) 数据中心

基本信息

项目摘要

Project Summary NIH funded the Human Health Exposure Analysis Resource (HHEAR) a coordinated network of laboratories and statistical and data science resources, designed to provide access to comprehensive exposure analyses using biological samples collected in studies of children’s health. The HHEAR Data Center (DC) is located at the Icahn School of Medicine at Mount Sinai. The NIH created a seven-year initiative, the Environmental Influences on Child Health Outcomes (ECHO) program with the aim of bringing separate children’s cohorts together into one large ECHO-wide Cohort so that ECHO investigators and the wider scientific community can study the effects of early environmental exposures on child health and development. To support ECHO’s goals, the HHEAR lab network has been analyzing biological samples collected by the cohorts for a wide variety of environmental exposure biomarkers. The laboratory results from these analyses are uploaded to the HHEAR DC for quality assurance (QA) and quality control (QC) before the results are transferred to the ECHO Data Analysis Center (DAC). The purpose of this supplement application is to enable the HHEAR DC to support the activities of ECHO that are beyond the current work scope of HHEAR but within the abilities of the DC. Through this supplement application, we will: generate core sample ID’s, provide review of the HHEAR lab results including consultation with the labs on this review; perform quality control and assurance on the lab results; produce a lab results QC report; and coordinate data flow support to integrate laboratory analyses into the ECHO Data Analysis Center. The proposed supplement activities are needed to increase the ability of the HHEAR DC to extend our originally proposed work to accommodate the additional work that is required to provide collaboration, support and services to the ECHO network. This supplement will ensure that the HHEAR Data Center can provide the means for the efficient working of the ECHO program and provide continued support that will contribute to the overall success of the ECHO program.
项目摘要 NIH资助了人类健康暴露分析资源(HHEAR)一个协调的实验室网络 以及统计和数据科学资源,旨在提供综合暴露分析的访问 使用在儿童健康研究中收集的生物样品。 HEAR数据中心(DC)位于 西奈山的伊坎医学院。 NIH创建了一项为期七年的倡议,环境 对儿童健康成果(ECHO)计划的影响,目的是带来单独的儿童同伙 共同成一个大范围的回声范围,以使回声调查员和更广泛的科学界可以 研究早期环境暴露对儿童健康和发育的影响。支持回声 目标,HHEAR实验室网络已通过同类群体收集的生物样品进行了分析 各种环境暴露生物标志物。这些分析的实验室结果已上传到 在将结果转移到Echo之前 数据分析中心(DAC)。该补充申请的目的是使Hhear DC达到 支持Echo的活动,这些活动超出了HHEAR的当前工作范围,但不在 DC。通过此补充应用程序,我们将:生成核心样本ID,提供HHEAR的评论 实验室结果,包括与实验室有关此评论的咨询;对质量控制和保证 实验室结果;产生实验室结果QC报告;并协调数据流支持与集成实验室 分析进入回声数据分析中心。 需要提出的补充活动以提高Hear DC扩展我们的能力 最初建议的工作以适应提供协作所需的其他工作 和回声网络的服务。该补充剂将确保HHEAR数据中心可以提供 用于回声计划有效工作的手段,并提供持续的支持,这将有助于 回声计划的总体成功。

项目成果

期刊论文数量(44)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Variability in urinary phthalates, phenols, and parabens across childhood and relation to adolescent breast composition in Chilean girls.
  • DOI:
    10.1016/j.envint.2022.107586
  • 发表时间:
    2022-12
  • 期刊:
  • 影响因子:
    11.8
  • 作者:
    Yoon, Lara S.;Binder, Alexandra M.;Pereira, Ana;Calafat, Antonia M.;Shepherd, John;Corval, Camila;Michels, Karin B.
  • 通讯作者:
    Michels, Karin B.
A Parental Smoking Cessation Intervention in the Pediatric Emergency Setting: A Randomized Trial.
Corrigendum to "Extending the Distributed Lag Model framework to handle chemical mixtures" [Environ. Res. 156 (2017) 253-264].
“扩展分布式滞后模型框架以处理化学混合物”的勘误 [Environ。
  • DOI:
    10.1016/j.envres.2017.09.001
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
  • 影响因子:
    8.3
  • 作者:
    Bello,GhalibA;Arora,Manish;Austin,Christine;Horton,MeganK;Wright,RobertO;Gennings,Chris
  • 通讯作者:
    Gennings,Chris
Uncovering neurodevelopmental windows of susceptibility to manganese exposure using dentine microspatial analyses.
  • DOI:
    10.1016/j.envres.2017.12.003
  • 发表时间:
    2018-03
  • 期刊:
  • 影响因子:
    8.3
  • 作者:
    Claus Henn B;Austin C;Coull BA;Schnaas L;Gennings C;Horton MK;Hernández-Ávila M;Hu H;Téllez-Rojo MM;Wright RO;Arora M
  • 通讯作者:
    Arora M
IDSL.UFA Assigns High-Confidence Molecular Formula Annotations for Untargeted LC/HRMS Data Sets in Metabolomics and Exposomics.
  • DOI:
    10.1021/acs.analchem.2c00563
  • 发表时间:
    2022-10-04
  • 期刊:
  • 影响因子:
    7.4
  • 作者:
    Baygi, Sadjad Fakouri;Banerjee, Sanjay K.;Chakraborty, Praloy;Kumar, Yashwant;Barupal, Dinesh Kumar
  • 通讯作者:
    Barupal, Dinesh Kumar
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