益生菌对结构性心脏病心力衰竭患者代谢组与心率变异性的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦结构性心脏病所致心力衰竭患者,纳入先天性心脏病、肠道菌群失调、营养不良及儿童等人群

Chang Gung Memorial HospitalChang Gung Memorial Hospital
clinicaltrials
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蛋白质预测Congenital Heart DiseaseDysbiosisMalnutrition, ChildProbioticsMetabolome
The Influence of Probiotics on Metabolome and Heart Rate Variability in Heart Failure of Structure Heart Disease

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

益生菌对结构性心脏病心力衰竭患者代谢组与心率变异性的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦结构性心脏病所致心力衰竭患者,纳入先天性心脏病、肠道菌群失调、营养不良及儿童等人群。研究采用随机、双盲、安慰剂对照的两平行组设计,共招募120名受试者,分为两个分层,分别接受益生菌或安慰剂,随访24周,每日服用一粒胶囊。研究在开始、中期和结束时采集静脉血,用于检测 TNF-α、白细胞介素1、6、10 及 NT- 等指标,并观察代谢组与心率变异性变化,可用于益生菌干预效果预测及相关性分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:先天性心脏病、肠道菌群失调、营养不良、儿童、益生菌、代谢组。总体设计:本研究将是一项临床试验,由两个平行组组成,随机、双盲(研究者-患者)、安慰剂对照,纳入根据纽约心脏协会(NYHA)或ROSS分级为不同功能分级的心力衰竭(HF)患者。将招募120名受试者,包括两个分层(分层1,n=90;分层2,n=30)。其中八十名(分层1 n=60,分层2 n=20)将接受益生菌,四十名(分层1 n=30,分层2 n=10)将接受安慰剂。这些患者将在24周内接受随访,并应在研究期间每天服用一粒胶囊。在研究开始、中期和结束时,将采集每位患者的静脉血样本,用于实验室检测 TNF-α、白细胞介素(IL)-1、6和10、NT-

【主题与分类】

主题标签:Congenital Heart Disease、Dysbiosis、Malnutrition, Child、Probiotics、Metabolome。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/NCT06872320

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

条件:先天性心脏病、菌群失调、营养不良、儿童、益生菌、代谢组。总体设计 本研究将是一项临床试验,由两个平行组组成,随机、双盲(研究者-患者)、安慰剂对照,在根据纽约心脏协会(NYHA)或ROSS分级为不同功能分级的HF(心力衰竭)患者中进行。将招募120名受试者,包括两个分层(分层1,n=90和分层2,n=30)。其中80名(分层1 n=60,分层2 n=20)将接受益生菌,40名(分层1 n=30,分层2 n=10)将接受安慰剂。这些患者将被随访24周,并在研究期间每天服用一粒胶囊。在研究开始、中期和结束时,将采集每位患者的静脉血样,用于实验室测量TNF-α、白细胞介素(IL)-1、6和10、NT-pro-B型利钠肽(BNP)和C反应蛋白(CRP)。将进行人体测量学评估,测量体重、身高、臂围、三头肌皮褶。

根据营养状况,将计算每位患者的热量和蛋白质需求,并在每次就诊时采用24小时膳食回顾法来监测摄入量,并据此计算消耗量。为了评估患者的食欲,在每次就诊时将应用食欲问卷。在随机分组之前,入选受试者将根据其因容量/压力超负荷、药物及发绀型心脏病脉搏血氧仪所导致的HF严重程度进行分类。1. 研究类型:干预性 2. 疾病或病症:先天性心脏病,包括结构、瓣膜性心脏病和心肌病,射血分数≥ 35%) 3. 干预/治疗:含益生菌的膳食补充剂;其他为安慰剂 4. 阶段:不适用 5. 预计入组人数:150名参与者 6. 分配:根据NYHA/ROSS HF分级进行分层随机化 7. 干预模型:平行分配 8. 设盲:双盲(参与者

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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