经鼻肠道电位差探针可行性研究

本数据集来自clinicaltrials.gov,主题为经鼻肠道电位差探针的可行性研究,归类于消化系统疾病/其他。数据覆盖炎症性疾病、通透性增高、Crohn病、炎症性肠病及环境性肠病等主题标签,涉及肠道通透性增高与多种胃肠道及全身性疾病关联的背景信息

Massachusetts General HospitalMassachusetts General Hospital
clinicaltrials
浏览 4
其他分类Inflammatory DiseasePermeability; IncreasedCrohn DiseaseInflammatory Bowel DiseasesEnvironmental Enteropathy
Feasibility Study to Assess a Trans-nasal Intestinal Potential Difference Probe

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-13

资源简介

经鼻肠道电位差探针可行性研究

本数据集来自clinicaltrials.gov,主题为经鼻肠道电位差探针的可行性研究,归类于消化系统疾病/其他。数据覆盖炎症性疾病、通透性增高、Crohn病、炎症性肠病及环境性肠病等主题标签,涉及肠道通透性增高与多种胃肠道及全身性疾病关联的背景信息。可用于消化系统疾病相关研究、肠道通透性评估方法探索以及炎症性肠病等疾病的数据分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:炎症性疾病、通透性增高、Crohn病、炎症性肠病、环境性肠病。胃肠道(GI)通透性增高与影响全球数百万人的多种GI疾病相关。健康的肠壁仅允许特定分子进入体内。“肠漏”是一种肠道通透性失调且增高的状态,使不需要的抗原、病原体和微生物毒素进入血流(1)。这进而导致后续免疫反应,包括产生炎症介质。肠漏是乳糜泻、Crohn病、炎症性肠病(IBD)和环境性肠病的关键特征,并与包括1型糖尿病、自身免疫性肝炎和系统性红斑狼疮(SLE)在内的全身性疾病相关。目前的金标准是测量

【主题与分类】

主题标签:Inflammatory Disease、Permeability; Increased、Crohn Disease、Inflammatory Bowel Diseases、Environmental Enteropathy。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04565821

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04565821

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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

疾病:炎症性疾病、通透性增加、克罗恩病、炎症性肠病、环境性肠病。胃肠道通透性增加与多种影响全球数百万人的胃肠道疾病相关。健康的肠壁仅允许特定分子进入体内。“肠漏”是一种肠道通透性失调且增加的状态,使得不需要的抗原、病原体和微生物毒素进入血液(1)。这进而导致随后的免疫反应,包括产生炎症介质。肠漏是乳糜泻、克罗恩病、炎症性肠病(IBD)和环境性肠病的关键特征,并与包括1型糖尿病、自身免疫性肝炎和系统性红斑狼疮(SLE)在内的全身性疾病相关。目前测量肠道通透性的金标准是糖比值测试。口服不同分子大小的非代谢糖,然后通过测量尿液中糖分子的相对浓度来量化可穿过肠壁吸收的糖分子量。

在健康受试者中,大分子双糖几乎无法进入循环系统,而小分子单糖则能轻易扩散进入血液。这导致健康受试者的双糖/单糖(DM)比值较低。患有肠漏症的受试者,其尿液中的DM比值较高。然而,糖比值测试特异性低,无法提供病因的具体信息,在无法收集纯净尿液样本时(如婴儿)实施困难,并且无法反映空间异质性疾病。测量黏膜通透性的另一种方法是通过测量肠壁电压(肠电位差;IPD),该电压随肠道通透性变化而变化。Tearney实验室开发了一种IPD测量设备(IPD探针),可通过鼻腔部署,并能测量肠电位差。

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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