经导管主动脉瓣植入术对主动脉瓣狭窄患者肠道微生物群的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦经导管主动脉瓣植入术(TAVI)对主动脉瓣狭窄患者肠道微生物群的影响

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基因组预测Aortic StenosisGut MicrobiomeGut MicrobiotaTAVI
Impact of Transcatheter Aortic Valve Implantation (TAVI) on the Gut Microbiota in Patients With Aortic Valve Stenosis

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

经导管主动脉瓣植入术对主动脉瓣狭窄患者肠道微生物群的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦经导管主动脉瓣植入术(TAVI)对主动脉瓣狭窄患者肠道微生物群的影响。研究假设 TAVI 在恢复血流动力学功能之外,可能通过改善心输出量、增强内脏灌注、减轻黏膜水肿与淤血,从而恢复肠道通透性并改变微生物组组成与功能。研究目标为评估重度主动脉瓣狭窄患者接受 TAVI 后肠道微生物群的变化,数据收集涵盖筛选与基线阶段(TAVI 前 1 个月至 24 小时)。可用于探索 TAVI 与肠道微生物组关联的临床预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:主动脉瓣狭窄、肠道微生物组、肠道微生物群、TAVI、TAVI(经导管主动脉瓣植入术)。假设:经导管主动脉瓣植入术(TAVI)与肠道微生物群之间的相互作用是一个新兴的研究领域,具有潜在的临床意义。除恢复血流动力学功能外,TAVI 可能通过多种机制影响肠道微生物组的组成和功能。TAVI 后心输出量改善可增强内脏灌注,可能减轻黏膜水肿和淤血,从而可能恢复肠道通透性并导致微生物组组成发生有利变化。研究目标:评估重度主动脉瓣狭窄患者接受 TAVI 后肠道微生物群的变化。研究时间线与数据收集 第 1 阶段:筛选与基线数据收集(TAVI 前 1 个月至 24 小时,

【主题与分类】

主题标签:Aortic Stenosis、Gut Microbiome、Gut Microbiota、TAVI。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/NCT07052071

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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:主动脉瓣狭窄、肠道微生物组、肠道微生物群、TAVI、TAVI(经导管主动脉瓣植入术)。假设:经导管主动脉瓣植入术(TAVI)与肠道微生物群之间的相互作用是一个新兴的研究领域,具有潜在的临床意义。除了恢复血流动力学功能外,TAVI还可能通过多种机制影响肠道微生物组的组成和功能。TAVI后心输出量的改善增强了内脏灌注,可能减轻黏膜水肿和充血,从而可能恢复肠道通透性并导致微生物组组成的有利变化。研究目的:评估重度主动脉瓣狭窄患者接受TAVI后肠道微生物群的变化。研究时间线和数据收集 第一阶段:筛选和基线数据收集(TAVI前1个月至24小时,T1)将根据纳入/排除标准对参与者进行资格评估。将获取知情同意,参与者将同意接受电话随访。

收集的数据将包括:* 人口统计学与人体测量学数据:性别、年龄、体重、身高、BMI * 社会史:吸烟、饮酒、物质使用 * 病史:合并症,包括高血压、糖尿病、血脂异常、血管疾病、心力衰竭、卒中、TIA、栓塞、PE * 超声心动图参数 * 静脉血样本(T1):在TAVI前24小时内采集,用于检测以下标志物:TMAO、全血细胞计数、肝酶(SGOT、SGPT、ALP、γ-GT)、肾功能(尿素、肌酐)、电解质(K⁺、Na⁺、Ca²⁺、Mg²⁺)、NT-proBNP、hsCRP、使用Cockcroft-Gault方程计算的eGFR。- 粪便样本与饮食评估(T1):参与者将使用标准化试剂盒采集粪便样本,用于16S rRNA测序。将完成一份食物频率问卷,以考虑饮食对微生物群的影响。该问卷将在每次样本采集时重复填写。样本采集程序:参与者将遵循卫生方案,并使用提供的容器进行粪便采集。样本将

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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