由于快速发展的经济和工业化,我国的工业用地面积在不断扩大,土壤污染问题也日益严重。土壤污染已经影响了上千万人的身体健康,为了确定土壤污染物的来源,减少或消除土壤污染给人们造成的健康风险,国务院在2016年颁布《土壤污染防治行动计划》,多个国家部门参与重视,负责监管石化、焦化、有色金属冶炼、电子垃圾、电镀、制革等行业的工业污染,开展土壤环境污染物调查,并进行信息化管理土壤环境,加强土壤污染防治。因此,有必要采集大量样本数据信息,希望通过统计分析大量样本的重要数据和动物模型实验数据,阐明土壤污染物与人体暴露后的身体状况影响关系。而其中的数据类型众多、信息量巨大,如何管理好各个实验室的任务、设备和数据,是针对本课题来源的人体暴露组学研究项目首先要解决的问题。因此,本文针对暴露组学研究实验室中信息的管理和分析需求,提出了一种基于微服务的数据管理与分析系统,系统中并入了数据分析方法和可视化方法,提高研究人员分析数据的效率和对数据可读性,为确定生物标志物提供重要技术支持。本文的主要工作如下:第一,本文针对传统的实验室信息管理系统的缺点进行了分析,提出了基于Spring Cloud且合理划分微服务的架构以保证系统的可操作性和可扩展性。针对各个实验室研究内容的相对独立性和研究领域的扩大,设计各自独立的基于实验室的业务微服务组件,采用基于架构和业务的划分方法,合理设计业务微服务的内聚耦合程度,保证系统的性能和通信的可靠性;通过合理设置系统用户的身份和权限认证,实现系统管理员和各自实验室的研究人员可以看到不同的显示界面,有利于保护系统和数据安全。第二,本文结合暴露组学研究常用的数据分析方法,将数据基本特征、聚类分析、相关性分析、多元线性回归等数据分析方法并入系统的数据管理中,根据样本的多维度信息,将样本进行分类处理寻找组内的差异性,分析各维度的相关性分析结果,并选择验证各维度之间的多元线性关系,帮助研究人员简化分析数据的操作难度和节约时间;利用数据可视化技术展示暴露组学数据统计研究时常用的箱型图、散点图和地图散点图,有利于观察数据的数值分布、大致趋势和地理扩散的情况。第三,本文系统以经过脱敏处理后的环境和人体样本数据为例,对系统实现后的总体实现结果,以及数据分析结果和可视化图表进行展示,表明系统具有一定的工程应用价值。通过本文研究,实现的系统具备了面向不同行业基于实验室信息管理的灵活扩展能力,并有助于提升研究人员在数据上的分析效率。