热处理后生元Lacticaseibacillus rhamnosus对功能性肠病患者疗效:随机双盲安慰剂对照临床试验
本数据集为一项随机、双盲、安慰剂对照临床试验的粪便代谢物原始GC-MS数据,该试验评估热处理后生元Lacticaseibacillus rhamnosus对功能性肠病患者的疗效

基本信息
资源简介
热处理后生元Lacticaseibacillus rhamnosus对功能性肠病患者疗效:随机双盲安慰剂对照临床试验
Efficacy of heat-treated postbiotic Lacticaseibacillus rhamnosus in patients with functional bowel disorders: a randomized, double-blind, placebo-controlled clinical trial
本数据集为一项随机、双盲、安慰剂对照临床试验的粪便代谢物原始GC-MS数据,该试验评估热处理后生元Lacticaseibacillus rhamnosus对功能性肠病患者的疗效。数据来自Harvard Dataverse,包含粪便样本的代谢物提取与衍生化处理后的质谱采集结果,使用Thermo Trace 1310 GC系统与Thermo ISQ LT单四极杆质谱仪,配备Agilent DB-5MS色谱柱。该数据可用于探索功能性肠病患者肠道代谢物特征、后生元干预相关的代谢变化,以及开展代谢组学分析与生物标志物筛选(来源 DOI 解析)。
【数据集背景】
源站首次发布:2026。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):本数据集包含与临床试验“热处理后生元Lacticaseibacillus rhamnosus对功能性肠病患者疗效:随机、双盲、安慰剂对照临床试验”相关的粪便代谢物原始气相色谱-质谱(GC-MS)数据。粪便代谢物从每份粪便样本的40 mg中提取于1.2 mL 75%甲醇(水溶液v/v)中,真空干燥后,用吡啶中的甲氧胺盐酸盐衍生化,随后用N,O-双(三甲基硅基)三氟乙酰胺(BSTFA)衍生化。烷烃标准品混合物和荧蒽分别作为保留指数标记物和内标。分析在Thermo Trace 1310 GC系统上进行,该系统与配备Agilent DB-5MS色谱柱(60 m × 0.25 mm,0.25 µm膜厚)的Thermo ISQ LT单四极杆质谱仪联用。质谱采集i
【主题与分类】
主题标签:Medicine, Health and Life Sciences。本站分类:消化系统疾病/功能性肠病。
【获取与许可】
源站页面:https://dataverse.harvard.edu/citation?persistentId=doi:10.7910/DVN/W88WHA
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源站:https://doi.org/10.7910/DVN/W88WHA
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- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
该数据集包含与临床试验“热处理后生元鼠李糖乳酪杆菌在功能性肠病患者中的疗效:一项随机、双盲、安慰剂对照临床试验”相关的粪便代谢物的原始气相色谱-质谱联用(GC–MS)数据。粪便代谢物从每份粪便样品的40 mg中提取于1.2 mL 75%甲醇(水溶液中的体积比)中,真空干燥后,依次用吡啶中的甲氧胺盐酸盐和N,O-双(三甲基硅基)三氟乙酰胺(BSTFA)进行衍生化。烷烃标准品混合物和荧蒽分别作为保留指数标记物和内标。分析在Thermo Trace 1310 GC系统上进行,该系统与配备Agilent DB-5MS色谱柱(60 m × 0.25 mm,0.25 µm膜厚)的Thermo ISQ LT单四极杆质谱仪联用。质谱在电子轰击电离模式下采集,扫描范围m/z 35–650,采集速率为5谱/秒。完整的仪器和色谱参数见相关出版物的材料与方法部分。
数据以.cdf格式提供,每个样本一个文件,并附有一份样本元数据表,将每个文件与其处理组(热处理后生元组 vs. 安慰剂组)和时间点相关联。峰检测和代谢物注释分别使用AMDIS和MS-DIAL进行,鉴定结果与NIST质谱库(v2.0)进行匹配。在多元分析之前,相对代谢物峰面积按样本进行总和归一化,并自动标度(均值中心化、单位方差)。共享这些数据旨在支持研究中代谢组学发现的可重复性和再分析。重复使用此数据集的研究人员请引用相关出版物。
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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