利福昔明调节肠道菌群降低ACS后替格瑞洛治疗患者高血小板反应性
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦急性冠脉综合征（ACS）后接受替格瑞洛治疗且存在高血小板反应性（HPR）的患者
基本信息
资源简介
利福昔明调节肠道菌群降低ACS后替格瑞洛治疗患者高血小板反应性
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦急性冠脉综合征（ACS）后接受替格瑞洛治疗且存在高血小板反应性（HPR）的患者。研究假设肠道菌群失调可能是HPR的原因之一，并探索使用具有真生元效应的抗生素利福昔明纠正菌群失调，以判断菌群变化是否影响HPR。FLORA-ACS研究计划入组50名有ACS病史、接受替格瑞洛标准维持剂量（90 mg口服，每日两次）且表现为HPR的受试者，入组时间在ACS事件后1至12个月之间。数据可用于研究肠道菌群与血小板反应性及药物抵抗的关系（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：ACS - 急性冠脉综合征、替格瑞洛、微生物群、血小板聚集、心肌梗死（MI）、血液血小板、药物效应、血小板聚集抑制剂。已提出一项研究假设，指出肠道微生物群失调可能是急性冠脉综合征（ACS）后患者在接受抗血小板药物替格瑞洛治疗期间出现高血小板反应性（HPR）的可能原因。使用利福昔明——一种表现出真生元效应的抗生素——可能纠正肠道菌群失调，并有助于确定微生物群的变化是否影响HPR。FLORA-ACS研究将入组50名有ACS病史、接受替格瑞洛治疗（标准维持剂量为90 mg口服，每日两次）且以HPR为特征的受试者。受试者将在ACS事件后不早于1个月且不晚于12个月入组。血小板活性将
【主题与分类】
主题标签：ACS - Acute Coronary Syndrome、Ticagrelor、Microbiota、Platelet Aggregation、Myocardial Infarction (MI)、Blood Platelets、Drug Effects、Platelet Aggregation Inhibitors、Drug Resistance、Platelet Function Tests。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/NCT07203846
下载信息
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数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07203846
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- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
条件：ACS - 急性冠脉综合征，替格瑞洛，微生物群，血小板聚集，心肌梗死（MI），血小板，药物效应，血小板聚集抑制剂。已形成一项研究假设，提示肠道微生物群失调可能是急性冠脉综合征（ACS）后患者在接受抗血小板药物替格瑞洛治疗期间出现高血小板反应性（HPR）的可能原因。使用利福昔明，一种具有益生元效应的抗生素，可能纠正肠道菌群失调，并有助于确定微生物群的变化是否影响HPR。FLORA-ACS研究将招募50名有ACS病史、接受替格瑞洛治疗（标准维持剂量为90毫克，每日两次口服）且表现为HPR的受试者。参与者将在ACS事件发生后不早于1个月且不晚于12个月内入组研究。血小板活性将采用多电极聚集测定法（Multiplate分析仪）进行检测，HPR的定义基于治疗中血小板反应性工作组的共识文件。同时，将收集粪便样本进行微生物组分析。
将通过16S核糖体RNA测序分析粪便细菌的丰富度和多样性来评估微生物群。参与者将接受为期7天的口服利福昔明治疗（每12小时400毫克）。血小板活性和微生物群检测将在基线时和治疗后进行。额外的实验室检测将包括全血细胞计数和C反应蛋白。计划分析6个月随访期内主要不良心血管事件（MACE）的发生情况。
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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