代谢综合征

基于12年NHANES数据，利用机器学习和可解释人工智能预测不同年龄人群的胰岛素抵抗，揭示年龄特异性心血管代谢筛查阈值和风险因素。

基于NHANES和CMS的心血管代谢表格数据集，含高血压衍生变量，可直接用于AI建模。

该数据集包含代谢综合征和运动障碍综合征参与者的临床特征数据，数据模态为临床表格，涵盖人口统计学、生理指标和实验室检测结果等信息，主要用于分析两种综合征的临床关联性、识别风险因素以及支持代谢性疾病与运动功能障碍的流行病学和医学研究。

该数据集收集了327名14-19岁青少年的人体测量学、生化参数和血压等多模态临床数据，通过横断面研究揭示了青少年代谢综合征的患病率，并利用统计方法分析了其与肥胖等营养状况指标的显著关联，主要用于流行病学调查、公共卫生干预策略评估以及青少年慢性病早期风险因素研究。

该数据集包含代谢综合征相关标记物（如血糖、血脂、血压、腰围等临床指标）在不同性别分组下的偏相关系数统计，数据模态为临床表格形式，主要用于研究代谢综合征标记物之间的关联性以及性别差异，支持医学统计分析和代谢性疾病机制探索。

该数据集收录了100名多囊卵巢综合征（PCOS）患者的临床与代谢指标，数据模态包括临床表格记录的人口统计学信息（如年龄、BMI、腰围）、皮肤特征（如黑棘皮病、多毛症）以及胰岛素抵抗评估（HOMA-IR），主要用于研究PCOS患者中代谢综合征的患病率、胰岛素抵抗的临床关联及其对心血管风险的影响，为PCOS的代谢健康管理和公共卫生策略提供实证依据。

该数据集包含代谢综合征患者与非患者的人口统计学、人体测量学及生化特征数据，涵盖年龄、性别、身高、体重、腰围、血糖、血脂、血压等临床表格模态信息，主要用于代谢综合征的流行病学研究、疾病风险分析、临床特征比较以及相关机器学习模型的训练与验证。

该数据集包含按心血管-肾脏-代谢综合征分期分层的参与者临床特征数据，涵盖人口统计学、实验室指标等表格模态信息，主要用于研究该综合征的疾病分期、患者特征差异及风险分层，为多学科综合管理提供依据。

该数据集是一个包含65名代谢综合征风险成年人的多模态数据，涵盖临床代谢参数（如血糖、血脂）、氨基酸水平（以异亮氨酸为重点）以及相关基因（如TAT、HGD、BCAT2、SLC7A9）的遗传变异信息，通过低热量饮食干预实验构建，主要用于营养基因组学和个性化饮食干预研究，以评估遗传易感性如何影响个体对饮食的代谢反应。

该数据集是一个基于孟德尔随机化分析的遗传流行病学研究数据集，主要包含来自全基因组关联研究的汇总级遗传数据，以及体外肝细胞脂质代谢实验数据，用于探讨慢性乙型肝炎病毒感染与代谢综合征及其组分之间的因果关系，研究病毒感染与心血管代谢疾病的交互机制，为慢性HBV感染对血脂代谢和冠状动脉疾病的保护作用提供遗传学证据。

该数据集包含代谢综合征及其组分数量与乳腺癌风险关联的危险比（HR）数据，以表格形式呈现，数据来源于一项流行病学队列研究，经过多变量调整和分层分析，主要用于探索代谢综合征作为乳腺癌风险因素的作用机制和预防策略制定，支持癌症流行病学、代谢疾病与肿瘤关联性研究。

该数据集是一个基于猪模型模拟人类代谢综合征的心肌多组学数据集，包含代谢组学和转录组学数据，揭示了心肌在代谢综合征状态下脂肪酸氧化、糖酵解等主要能量代谢途径的紊乱，以及糖原代谢、酮体利用和蛋白质翻译后修饰等方面的特异性变化，主要用于研究代谢性心肌病的分子机制和寻找潜在治疗靶点。