粪便宏基因组与血清代谢组改变指示Budd-Chiari综合征患者管理策略

该数据集来自omicsdi.org,包含Budd-Chiari综合征(B-CS)患者的粪便宏基因组与血清代谢组数据。数据可用于探索肠道菌群与血清代谢物对B-CS的影响,并评估随机森林模型在区分患者与健康对照中的分类性能(来源 omicsdi.org)

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基因组分类Metabolomics
Alterations in fecal metagenomics and serum metabolomics indicate management strategies for patients with Budd-Chiari syndrome

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

粪便宏基因组与血清代谢组改变指示Budd-Chiari综合征患者管理策略

该数据集来自omicsdi.org,包含Budd-Chiari综合征(B-CS)患者的粪便宏基因组与血清代谢组数据。研究纳入214例B-CS受试者(未治疗93例、治疗121例)及41例对照,采用shotgun metagenomics和LC-MS分析。数据可用于探索肠道菌群与血清代谢物对B-CS的影响,并评估随机森林模型在区分患者与健康对照中的分类性能(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:我们研究了肠道微生物群和血清代谢水平对Budd-Chiari综合征(B-CS)患者的影响,及其对临床管理策略的指导。设计:本研究纳入214例B-CS受试者,包括未治疗病例(n=93)和治疗病例(n=121)。使用shotgun metagenomics和液相色谱质谱(LC-MS)分析肠道微生物群和血清代谢组。纳入41例对照。结果:B-CS患者的肠道微生物群中Campylobacter丰度较高,而Saccharomyces、Deinococcus和Thiomonas丰度较低(P < 0.05)。在B-CS患者中鉴定出13种差异代谢物,如taurocholate和(R)−3−Hydroxybutyric acid。随机森林(RF)模型显示,血清代谢组能有效区分B-CS与健康对照,RF-metabolomics表现出完美区分(AUC = 100%

【主题与分类】

主题标签:Metabolomics。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/metabolights_dataset/MTBLS2319

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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

目的:我们研究了肠道微生物群和血清代谢水平对布加综合征(B-CS)患者的影响,及其对临床管理策略的指导意义。设计:本研究纳入214例B-CS受试者,包括未治疗病例(n=93)和治疗病例(n=121)。采用鸟枪法宏基因组学和液相色谱质谱联用(LC-MS)分析肠道微生物群和血清代谢组。纳入41名对照者。结果:B-CS患者肠道微生物群中弯曲杆菌属丰度较高,而酵母菌属、异常球菌属和硫单胞菌属丰度较低(P < 0.05)。在B-CS患者中鉴定出13种差异代谢物,如牛磺胆酸盐和®−3−羟基丁酸。随机森林(RF)模型显示,血清代谢组能有效区分B-CS患者与健康对照者,RF-代谢组学表现出完美的判别能力(AUC = 100%,95% CI:100% – 100%),显著高于RF-宏基因组学所达到的水平(AUC = 58.48%,95% CI:38.46% – 78.5%)。

关联分析结果显示,在有临床表现的B-CS患者中,简明弯曲杆菌与牛磺胆酸盐呈显著正相关(P < 0.05)。此外,与接受治疗的B-CS患者相比,未经治疗的B-CS患者中放线菌门显著增多(P < 0.05)。与健康对照相比,接受治疗的B-CS患者中弯曲杆菌属和韦荣球菌属显著增多(P < 0.05)。此外,对于无临床表现的患者,治疗组与未治疗组之间发现的差异微生物较少。结论:我们确定了B-CS患者肠道微生物群和血清代谢组的主要变化。粪便宏基因组学和血清代谢组学的变化为Budd-Chiari综合征患者的管理策略提供了指导。

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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