数据集:植物基(vegan)或肉基饮食犬血清氨基酸、一碳及脂肪酸代谢谱差异研究数据
该数据集为一项纵向试验的底层数据,比较了61只健康成年犬在饲喂植物基(vegan)实验挤压粮(PLANT,n=31)或商业肉基挤压粮(MEAT,n=30)3个月后的血清代谢组学差异

基本信息
资源简介
数据集:植物基(vegan)或肉基饮食犬血清氨基酸、一碳及脂肪酸代谢谱差异研究数据
Data for: Metabolic profiles show few differences in serum amino acid, one-carbon and fatty acid compounds in dogs fed a plant-based ('vegan') or meat-based diet
该数据集为一项纵向试验的底层数据,比较了61只健康成年犬在饲喂植物基(vegan)实验挤压粮(PLANT,n=31)或商业肉基挤压粮(MEAT,n=30)3个月后的血清代谢组学差异。两种日粮均满足成年犬维持期的行业营养推荐,总蛋白和脂肪水平相近,但氨基酸和脂肪酸谱不同。在试验开始和结束时分析了游离氨基酸与蛋白质、一碳、碳水化合物、脂肪酸及脂质代谢物。有机酸和脂质代谢物采用直接进样液相色谱串联质谱测定,一碳和叶酸通路代谢物采用液相色谱-多反应监测质谱测定,脂肪酸采用气相色谱测定。数据可用于探索饮食类型对犬血清代谢谱的影响(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):该数据集提供了一项研究的底层数据,该研究旨在比较一项纵向试验中的血清代谢组学,试验包括61只健康成年犬,分别饲喂实验性挤压植物基('vegan')日粮(PLANT,n=31)或商业挤压肉基日粮(MEAT,n=30)3个月。两种日粮均满足成年犬维持的行业营养推荐,且总蛋白和脂肪水平相似,但氨基酸和脂肪酸谱不同。在试验开始和结束时分析了游离氨基酸和蛋白质、一碳、碳水化合物、脂肪酸和脂质代谢物。有机酸和脂质代谢物使用直接进样液相色谱串联质谱法测定,一碳和叶酸通路代谢物使用液相色谱-多反应监测质谱法测定,脂肪酸使用气相色谱法测定。重复测量
【主题与分类】
主题标签:Medicine, Health and Life Sciences、canine、meat-based diet、plant-based diet、serum metabolites。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://borealisdata.ca/citation?persistentId=doi:10.5683/SP3/XQHLGB
下载信息
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源站:https://doi.org/10.5683/SP3/XQHLGB
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- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
该数据集为一项研究提供了基础数据,该研究旨在比较一项纵向试验中的血清代谢组学,该试验纳入61只健康成年犬,分别喂食实验性挤压膨化植物基(“纯素”)饮食(PLANT,n=31)或商业挤压膨化肉基饮食(MEAT,n=30),为期3个月。两种饮食均符合成年犬维持期的行业营养推荐标准,并且总蛋白和脂肪水平相似,但氨基酸和脂肪酸谱不同。在试验开始和结束时分析了游离氨基酸与蛋白质、一碳、碳水化合物、脂肪酸及脂质代谢物。有机酸和脂质代谢物采用直接进样液相色谱串联质谱法测定,一碳和叶酸通路代谢物采用液相色谱-多反应监测质谱法测定,脂肪酸采用气相色谱法测定。采用重复测量混合模型评估饮食组之间随时间变化的代谢物差异。47种氨基酸和蛋白质代谢物中有11种、16种碳水化合物代谢物中有0种、29种一碳/叶酸通路代谢物中有3种、61种脂肪酸中有21种、78种脂质代谢物中有27种在两种饮食之间存在差异。
维持 PLANT 饮食的犬表现出与含硫氨基酸代谢相关的变化很少,但出乎意料地显示,尽管膳食供给更高,血清支链氨基酸(BCAA)异亮氨酸和缬氨酸仍降低,不过未发现 BCAA 酮酸存在差异。PLANT 组还观察到血清肌酐降低,而肌酸无相应变化;同时,尽管脂肪含量更高,血清总脂肪酸以及 omega-6 与 omega-3 脂肪酸比值仍较低。
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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