脓毒症相关肝肾损伤中的微生物组与肠道特征

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦脓毒症相关肝损伤(SALI)与脓毒症相关急性肾损伤(S-AKI)患者的肠道微生物组与肠道特征

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clinicaltrials
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基因组预测SepsisAcute Kidney Injury Due to SepsisGastrointestinal MicrobiomeSepsis-Associated Liver InjuryIntensive Care Medicine
Microbiome and Enteric Signatures in Sepsis-associated Hepatorenal Injury

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

脓毒症相关肝肾损伤中的微生物组与肠道特征

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦脓毒症相关肝损伤(SALI)与脓毒症相关急性肾损伤(S-AKI)患者的肠道微生物组与肠道特征。研究为前瞻性、多中心、纵向观察性队列,计划纳入六家医疗中心八个重症监护病房的成年脓毒症患者,并以健康成年志愿者作为基线参考队列,采集粪便与血液样本。数据可用于探索肠道微生物多样性、微生物代谢物、肠道屏障功能障碍及全身炎症与脓毒症期间肝肾损伤的关联,并支持对不良临床结局的预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:脓毒症、脓毒症所致急性肾损伤、胃肠道微生物组、脓毒症相关肝损伤、重症医学。脓毒症是重症监护病房中发病和死亡的主要原因。脓毒症相关肝损伤(SALI)和脓毒症相关急性肾损伤(S-AKI)是常见的并发症,与不良临床结局相关。肠道微生物多样性改变、微生物代谢物、肠道屏障功能障碍和全身炎症可能促进脓毒症期间的肝肾损伤。然而,SALI和S-AKI患者的前瞻性纵向证据仍然有限。这项前瞻性、多中心、纵向观察性队列研究将纳入六家医疗中心八个重症监护病房的成年脓毒症患者,以及健康成年志愿者作为基线参考队列。对于脓毒症患者,粪便和血

【主题与分类】

主题标签:Sepsis、Acute Kidney Injury Due to Sepsis、Gastrointestinal Microbiome、Sepsis-Associated Liver Injury、Intensive Care Medicine。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07735182

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    • 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:脓毒症、脓毒症所致急性肾损伤、胃肠道微生物组、脓毒症相关肝损伤、重症医学。脓毒症是重症监护病房中发病和死亡的主要原因。脓毒症相关肝损伤(SALI)和脓毒症相关急性肾损伤(S-AKI)是常见的并发症,与不良临床结局相关。肠道微生物多样性改变、微生物代谢产物、肠道屏障功能障碍及全身性炎症可能促进脓毒症期间肝肾功能损伤。然而,SALI和S-AKI患者的前瞻性纵向证据仍然有限。这项前瞻性、多中心、纵向观察性队列研究将纳入来自六家医疗中心八个重症监护病房的成年脓毒症患者,以及健康成年志愿者作为基线参考队列。对于脓毒症患者,将在脓毒症诊断后第0天、第3-5天、第7-10天和第14-20天采集粪便和血液样本。健康志愿者将在入组时提供单次基线粪便和血液样本。

粪便微生物α多样性和群落结构将通过宏基因组测序和生物信息学分析进行评估。血浆代谢物,包括总短链脂肪酸、硫酸吲哚酚及其他靶向血浆代谢物,将通过超高效液相色谱-串联质谱法进行测定。肠道屏障和临床生物标志物也将被评估。主要目标是评估粪便微生物α多样性(以Shannon多样性指数衡量)的纵向轨迹与脓毒症诊断后7天内SALI和S-AKI发生之间的关联。次要目标包括评估粪便微生物β多样性的纵向变化与SALI和S-AKI发生之间的关联;评估发生SALI或S-AKI的患者中粪便微生物α多样性纵向轨迹与第14-20天器官恢复状态之间的关联;描述选定的血浆代谢物和肠道生物标志物浓度

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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