肠道菌群与血清代谢物预测糖尿病肾病血糖变异性及结局

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07352436

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件：糖尿病肾病。糖尿病肾病（DKD）是糖尿病的主要微血管并发症，也是终末期肾病的主要原因。血糖变异性（GV）已被证明与DKD患者的疾病进展密切相关。近期研究表明，肠道微生物群及其血清代谢物可能在调节GV和影响临床结局方面发挥重要作用。然而，肠道微生物群和血清代谢物是否通过GV影响DKD进展仍不清楚。这项前瞻性观察性队列研究旨在解决三个关键问题：1. 描述不同疾病分期和严重程度的DKD患者肠道微生物群和血清代谢物特征，并评估其对不良结局的预后价值。2. 探讨肠道微生物群、血清代谢物与血糖变异性之间的关系。3. 确定肠道微生物群和血清代谢物是否通过影响血糖变异性来影响临床结局。4. 将纳入270名DKD患者。

研究人员将进行连续血糖监测（CGM），采集血液和粪便样本，并利用16S rRNA高通量测序和非靶向血清LC-MS对这些样本进行分析。这些数据将用于评估GV、表征肠道微生物群和血清代谢物，并开发DKD不良结局的预测模型。本研究旨在阐明肠道微生物群和血糖变异性对DKD预后的影响，并开发早期识别高风险个体的工具，最终改善疾病管理和临床结局。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。