无肉生酮限制性饮食对身体成分、力量能力、氧化应激、免疫反应的影响

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05558488

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • 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。

数据说明

条件：体重、氧化应激、三甲胺N-氧化物、免疫因素、葡萄糖代谢障碍、胰岛素抵抗、胰岛素敏感性、胰岛素耐受性。a) 主要研究假设 国际文献中关于生酮饮食重要性的报道含糊不清。一些研究人员认为，其使用可减少体脂并改善胰岛素敏感性或脂质谱，而另一些人则质疑这一观点并提出疑问。许多作者强调需要在该领域进行进一步研究，而本研究项目的概要正是回应了这一要求。在展示的实验中，单次实验的持续时间为14天，因为应考虑到每个参与者的个体适应期——即所谓的“生酮适应”。

为评估本实验中营养干预的有效性，进行了以下操作：采血以测定基本参数（血脂谱、空腹血糖、空腹胰岛素、糖尿病相关指标组合、激素）；使用Optium Xido Neo血糖仪及试纸条检测血液中葡萄糖和酮体（β-酮体）；使用Keto-Diastix试纸条检测尿液中酮体（乙酰乙酸）和葡萄糖浓度；通过测试进行力量检查——使用Biodex设备进行最大等速肌力测试；测定炎症标志物（TNF-α、促炎、抗炎以及根据条件而定的促炎或抗炎白细胞介素）；测定氧化应激标志物——与自由基导致的蛋白质损伤相关（羰基、巯基（SH基团））；使用DEXA法（双能X射线吸收法）测量身体成分。选择该方法而非非常常用的生物电阻抗法，是因为使用密度测定法能够获得非常精确的脂肪组织结果。

上述程序用于检查所研究现象的分子基础，确定可见显著变化的参数，并确定这些变化在多大程度上转化为功能。

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。