发酵粘液乳杆菌CRL 1446 - CONICET CASASCO

理由与理论背景:该方案基于对肠道微生物群在人类健康中关键影响的认可,尤其是涉及心血管风险因素方面。阿根廷第四次全国风险因素调查的数据表明,超重和肥胖从 2005 年的 49% 上升至 2018 年的 61.6%

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clinicaltrials
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表格分类DisbiosisObesityOverweight (BMI > 25)Diabetes (DM)SmokeSedentarityCholesterol (Total and HDL)Triglycerides HighStress (Psychology)
Limosilactobacillus Fermentum CRL 1446 - CONICET CASASCO

基本信息

模态
表格
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

发酵粘液乳杆菌CRL 1446 - CONICET CASASCO

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕 Limosilactobacillus fermentum CRL 1446 CONICET 的临床研究,涉及心血管风险因素人群。覆盖条件包括 Disbiosis、Obesity、Overweight (BMI > 25)、Hypertension(无 2 型糖尿病)、Diabetes (DM)、Smoke、Sedentarity、Cholesterol(总胆固醇与 HDL)等。研究方案题为“Biological Effects of Consuming Limosilactobacillus fermentum CRL 1446 CONICET in Volunteers 。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Disbiosis、Obesity、Overweight (BMI > 25)、Hypertension(无 2 型糖尿病)、Diabetes (DM)、Smoke、Sedentarity、Cholesterol(总胆固醇与 HDL)。临床研究方案题为“Biological Effects of Consuming Limosilactobacillus fermentum CRL 1446 CONICET in Volunteers with Cardiovascular Risk Factors”,于 2025 年 10 月发布 Version 3。理由与理论背景:该方案基于对肠道微生物群在人类健康中关键影响的认可,尤其是涉及心血管风险因素方面。阿根廷第四次全国风险因素调查的数据表明,超重和肥胖从 2005 年的 49% 上升至 2018 年的 61.6%。超重和肥胖,以及血脂异常、高血压、胰岛素抵抗和慢性炎症,与肠道微生物群失衡(即菌群失调)密切相关。

【主题与分类】

主题标签:Disbiosis、Obesity、Diabetes (DM)、Smoke、Sedentarity、Cholesterol (Total and HDL)、Triglycerides High、Stress (Psychology)。本站分类:循环系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07530575

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数据说明

条件:菌群失调、肥胖、超重(BMI > 25)、高血压(无2型糖尿病)、糖尿病(DM)、吸烟、久坐、胆固醇(总胆固醇和HDL)。临床研究方案题为《在具有心血管危险因素的志愿者中食用发酵粘液乳杆菌CRL 1446 CONICET的生物学效应》,于2025年10月发布,版本3。理由与理论背景该方案基于对肠道微生物群的关键影响的认识,尤其是其与心血管危险因素的关联。阿根廷第四次全国危险因素调查的数据表明,超重和肥胖率从2005年的49%上升至2018年的61.6%。超重和肥胖,连同血脂异常、高血压、胰岛素抵抗和慢性炎症,与肠道微生物群失衡(即菌群失调)密切相关,而菌群失调会增加心血管疾病的风险。菌群失调的特征是细菌多样性减少、促炎细菌增多,以及产生短链脂肪酸的有益细菌减少。

利用益生菌进行营养干预,为调节肠道微生物群的组成和功能提供了一种有前景的替代方案,从而改善主要心血管危险因素。FAO/WHO将益生菌定义为“当给予足够数量时,对宿主健康有益的活微生物”。正在研究的特定菌株发酵粘液乳杆菌CRL 1446展现出独特的功能机制组合,支持其在具有心血管危险因素的个体中的潜在功效。临床前试验表明,给予产阿魏酸酯酶的发酵粘液乳杆菌CRL1446可改善代谢和氧化参数。它能够通过产生有益代谢物来调节肠道微生物群,增强肠道屏障的完整性并减少细菌易位。此外,该菌株通过调节参与脂质合成和降解的关键酶,对脂质代谢产生积极影响。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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