瘦素替代治疗对脂肪营养不良患者代谢组学影响的分析

该数据集来自 search.dataone.org,聚焦瘦素替代治疗对脂肪营养不良患者代谢组学影响的研究。研究纳入 19 例不同形式脂肪营养不良患者,接受每日皮下 metreleptin 注射 16 至 23 周,并在治疗前后进行 3 小时口服葡萄糖耐量试验和体成分测量

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Metabolomic Analysis of the Effects of Leptin Replacement Therapy in Patients with Lipodystrophy

基本信息

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许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

瘦素替代治疗对脂肪营养不良患者代谢组学影响的分析

Metabolomic Analysis of the Effects of Leptin Replacement Therapy in Patients with Lipodystrophy

该数据集来自 search.dataone.org,聚焦瘦素替代治疗对脂肪营养不良患者代谢组学影响的研究。研究纳入 19 例不同形式脂肪营养不良患者,接受每日皮下 metreleptin 注射 16 至 23 周,并在治疗前后进行 3 小时口服葡萄糖耐量试验和体成分测量。数据可用于探索外源性瘦素治疗相关的代谢变化,帮助理解人类瘦素生理学(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景与目的:瘦素治疗对瘦素缺乏的脂肪营养不良患者的葡萄糖和脂质代谢具有显著的临床效果。进一步阐明外源性瘦素治疗的代谢效应将有助于理解人类瘦素生理学。我们的目的是利用代谢组学分析来检查脂肪营养不良患者接受短期 metreleptin 治疗相关的变化。研究设计:我们开展了一项治疗前后研究,纳入 19 例(75% 女性)不同形式脂肪营养不良患者(先天性全身性脂肪营养不良,n=10;获得性全身性脂肪营养不良,n=1;家族性部分性脂肪营养不良,n=8),他们接受每日皮下 metreleptin 注射,持续 16 - 23 周。在治疗期前后进行 3 小时口服葡萄糖耐量试验和体成分测量。

【主题与分类】

主题标签:Lipodystrophy、Leptin、Metreleptin。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Aebc63b8aec9fd22c1f3302c0028f6750fdd7a98a604cf6822a19a4f937137b82

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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源站:https://search.dataone.org/view/sha256%3Aebc63b8aec9fd22c1f3302c0028f6750fdd7a98a604cf6822a19a4f937137b82

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  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

背景与目的 在伴有脂肪代谢障碍的瘦素缺乏患者中,瘦素治疗对糖脂代谢具有显著的临床效应。进一步阐明外源性瘦素治疗的代谢作用,将有助于理解人体瘦素生理学。我们的目的是利用代谢组学分析来检查脂肪代谢障碍患者接受短期美曲普汀治疗相关的改变。研究设计 我们开展了一项治疗前后研究,纳入19例(75%为女性)不同形式脂肪代谢障碍患者(先天性全身性脂肪代谢障碍,n=10;获得性全身性脂肪代谢障碍,n=1;家族性部分性脂肪代谢障碍,n=8),每日皮下注射美曲普汀,持续16~23周。在治疗期前后进行3小时口服葡萄糖耐量试验和体成分测量,并采用空腹血样进行代谢组学分析。研究结局旨在测量……

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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