T2DM 中体力运动与营养咨询相关的线粒体代谢与氧化应激

该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于内分泌、营养和代谢疾病 / 糖尿病分类,聚焦 2 型糖尿病(T2DM)背景下体力运动与营养咨询对线粒体代谢和氧化应激的影响

University of CadizUniversity of Cadiz
clinicaltrials
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其他回归Diabetes Mellitus, Type 2
Mitochondrial Metabolism and Oxidative Stress in Function of the Physical Exercise and Nutritional Counseling in T2DM

基本信息

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其他
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回归
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

T2DM 中体力运动与营养咨询相关的线粒体代谢与氧化应激

该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于内分泌、营养和代谢疾病 / 糖尿病分类,聚焦 2 型糖尿病(T2DM)背景下体力运动与营养咨询对线粒体代谢和氧化应激的影响。数据来源于一项随机对照试验(APETEX 研究,NCT05259449)的辅助研究,在西班牙 Cádiz 省开展,共纳入 146 名参与者,完成基线结局评估后按性别分层随机分组,每组约 50% 为女性。所有参与者在签署书面知情同意前均获得详细书面和口头研究信息,研究遵循《赫尔辛基宣言》并获相关批准。该数据可用于分析运动与营养干预对 T2DM 患者线粒体代谢及氧化应激指标的作用(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:2 型糖尿病。这是一项随机对照试验(APETEX 研究 [NCT05259449])的辅助研究,在西班牙 Cádiz 省开展。本辅助研究的样本量由母试验的计算确定。共纳入 146 名参与者,并接受了研究结局的基线评估。就在基线确定之后,参与者被随机分配到上述研究组之一。随机化过程按性别分层,这意味着每组中约 50% 的参与者为女性。所有参与者在提供书面知情同意之前,均收到了关于研究目标、程序、益处和潜在风险的详细书面和口头信息。本研究遵循《赫尔辛基宣言》的原则,并获得了 Pr

【主题与分类】

主题标签:Diabetes Mellitus, Type 2。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07251504

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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

条件:2型糖尿病。这是一项在西班牙加的斯省开展的随机对照试验(APETEX研究[NCT05259449])的辅助研究。本辅助研究的样本量由母试验的计算确定。共纳入146名参与者,并接受了研究结局的基线评估。基线测定后,参与者被随机分配至上述研究组之一。随机化过程按性别分层,这意味着每组中约50%的参与者为女性。所有参与者在提供书面知情同意前,均收到了关于研究目标、程序、获益和潜在风险的详细书面和口头信息。本研究遵循《赫尔辛基宣言》的原则,并获得加的斯省研究伦理委员会和安达卢西亚生物医学研究伦理协调委员会的批准(注册号92.21;PEIBA编号1026-N-21;内部代码SICEIA-2025-001870和SICEIA-2025-000778)。

在基线和干预后,参与者均被安排在早晨进行测试,且需在前一晚禁食8-10小时。他们被要求保持日常生活方式,在测试前24小时内不饮酒和咖啡因,至少48小时内避免剧烈体育活动。测试流程包括通过电生物阻抗进行体成分评估、股外侧肌活检、空腹血液采集,以及口服葡萄糖耐量测试(OGTT),即摄入75克葡萄糖,并在摄入后30、60、90、120、150和180分钟时采血。12周干预后,同样的方案重复进行,运动组在干预后评估前至少48小时完成最后一次训练(范围为48-72小时)。

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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