GENESIS:基因型指导的利钠肽与心血管代谢健康研究

GENESIS 是一项来自 clinicaltrials.gov 的研究数据集,聚焦基因型指导下的利钠肽(NPs)与心血管代谢健康

University of Alabama at BirminghamUniversity of Alabama at Birmingham
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基因组预测Cardiovascular DiseasesNatriuretic PeptidesCardiometabolic DiseasesEnergy ExpenditureGlucose MetabolismExerciseObesity
GENESIS: Genotype Guided - Natriuretic Peptides - Cardiometabolic Health Study

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

GENESIS:基因型指导的利钠肽与心血管代谢健康研究

GENESIS 是一项来自 clinicaltrials.gov 的研究数据集,聚焦基因型指导下的利钠肽(NPs)与心血管代谢健康。数据覆盖心血管疾病、利钠肽、心血管代谢疾病、能量消耗、糖代谢、运动与肥胖等主题。源站描述指出,心脏通过分泌利钠肽发挥内分泌作用,NPs 可直接调节血压,并具有广泛的代谢效应,涉及能量稳态、脂肪酸氧化、脂质代谢、葡萄糖耐受不良、胰岛素敏感性和肥胖;低水平 NPs 可能增加心血管事件风险。该数据可用于研究 NPs 与心血管代谢结局之间的关联及预测(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:心血管疾病、利钠肽、心血管代谢疾病、能量消耗、糖代谢、运动、肥胖。心脏通过分泌称为利钠肽(NPs)的激素发挥内分泌作用。NPs 通过引起血管扩张以及从体内排出钠和水,直接调节血压(BP)。除血压调节外,既往实验数据提示 NPs 具有广泛的有利代谢效应,并调节能量稳态、脂肪酸氧化、脂质代谢、葡萄糖耐受不良、胰岛素敏感性和肥胖。研究者已证明,低水平的 NPs 可增加发生心血管(CV)事件(如心力衰竭[HF]、卒中、心肌梗死[MI]或心脏病发作)的风险。研究者既往研究已表明,NP 缺乏状态如

【主题与分类】

主题标签:Cardiovascular Diseases、Natriuretic Peptides、Cardiometabolic Diseases、Energy Expenditure、Glucose Metabolism、Exercise、Obesity。本站分类:循环系统疾病/心力衰竭。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05216042

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    • 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。

数据说明

条件:心血管疾病、利钠肽、心脏代谢疾病、能量消耗、葡萄糖代谢、运动、肥胖。心脏通过分泌称为利钠肽(NPs)的激素发挥内分泌作用。NPs通过引起血管扩张和促进体内钠和水的排出来直接调节血压(BP)。除了调节血压外,先前的实验数据表明,NPs具有广泛的有益代谢效应,并调节能量稳态、脂肪酸氧化、脂质代谢、葡萄糖耐受不良、胰岛素敏感性和肥胖。研究人员已证明,低水平的NPs会增加发生心血管(CV)事件(如心力衰竭[HF]、中风、心肌梗死[MI]或心脏病发作)的风险。研究人员先前的研究表明,NPs缺乏状态,如肥胖者和黑人个体,会导致能量消耗降低、代谢状况不佳,并促进糖尿病的发生。某些遗传因素导致相对心房利钠肽(ANP)缺乏的个体更容易患心脏代谢疾病。

PI等人已发现一种常见的遗传变异——rs5068与较高的血浆ANP水平相关。rs5068变异的缺失对ANP水平的影响与在肥胖者和黑人个体中观察到的影响相当,并在心血管代谢健康调控中起因果作用。rs5068变异仅存在于10-12%的人群中,因此近90%的成年人易受相对ANP缺乏所带来的潜在不良心血管代谢影响。这表明低ANP基因型与较差代谢健康特征相关。我们早期在血压正常的健康年轻成年人中的研究表明,高糖餐会使ANP水平降低20-30%,这表明ANP是一种葡萄糖反应性激素。我们正在进行的临床试验的初步数据显示,运动可使ANP水平升高。遗传决定的低ANP水平对以下差异的影响:

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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