向更多植物蛋白和更少动物蛋白的营养转变：理解诱导的代谢重定向并寻找其生物标志物（ProVegOmics）

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04236518

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：代谢综合征、高甘油三酯血症、空腹血糖高于正常、HDL-胆固醇水平低于标准、血压轻度升高。本项目的主要目标是：* 表征动物或植物蛋白饮食诱导的代谢适应及其在生理学和健康方面的影响。* 表征由这种膳食蛋白质来源转变所诱导的中期代谢组学特征。* 在人群中验证先前在临床前研究中确定的膳食动物或植物蛋白生物标志物。本临床试验为开放、单中心、对照、随机、交叉实验设计。20名男性或绝经后女性将遵循为期4周的受控饮食，其蛋白质部分主要由动物或植物来源构成。经过2周洗脱期（+21天/-7天）后，他们将根据第一干预期的饮食，再遵循另一为期4周的受控饮食，主要摄入动物或植物蛋白。在每个干预期结束时，将进行餐后探索，给予高脂、高糖餐食，并随后进行血液和尿液采样。

参与者接受两种饮食的顺序将随机分配。

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。