数据集:胆肠旁路术后肥胖患者粪便细菌群落与发酵产物的变化
该数据集来自 Dryad,评估了 11 名重度肥胖患者在胆肠旁路(BIB)手术前后的肠道微生物生态。粪便样本通过 16S rDNA Illumina 测序、靶向功能基因的实时 PCR 以及短链脂肪酸(SCFAs)气相色谱进行分析

基本信息
资源简介
数据集:胆肠旁路术后肥胖患者粪便细菌群落与发酵产物的变化
Data from: Postoperative changes in fecal bacterial communities and fermentation products in obese patients undergoing bilio-intestinal bypass
该数据集来自 Dryad,评估了 11 名重度肥胖患者在胆肠旁路(BIB)手术前后的肠道微生物生态。粪便样本通过 16S rDNA Illumina 测序、靶向功能基因的实时 PCR 以及短链脂肪酸(SCFAs)气相色谱进行分析。术后 6 个月,受试者代谢指标(体重、葡萄糖和脂质代谢)较基线显著改善,粪便微生物多样性整体下降,Lachnospiraceae、Clostridiaceae、Ruminococcaceae、Eubacteriaceae 和 Coriobacteriaceae 显著减少,而 Lactobacillus、Megasphaera、Acidaminococcus 属及 Enterobacteriaceae 科显著。
【数据集背景】
源站首次发布:2017。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):我们评估了 11 名重度肥胖患者在胆肠旁路(BIB)手术前后的肠道微生物生态。使用 16S rDNA Illumina 测序、靶向功能基因的实时 PCR 以及短链脂肪酸(SCFAs)气相色谱对粪便样本的微生物群落进行了评估。术后 6 个月,受试者的代谢指标(体重、葡萄糖和脂质代谢)较基线显著改善。术后个体的粪便微生物群以细菌多样性整体下降为特征,其中 Lachnospiraceae、Clostridiaceae、Ruminococcaceae、Eubacteriaceae 和 Coriobacteriaceae 显著减少。相反,Lactobacillus、Megasphaera 和 Acidaminococcus 属以及 Enterobacteriaceae 科显著增加。患者粪便样本的 pH 降低。
【主题与分类】
主题标签:Obesity、Bariatric surgery。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/肥胖症。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.j82n2
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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- OpenDataLab:
数据集大小约 353.4 KB。
数据说明
我们评估了11名重度肥胖患者在胆肠旁路手术前后的肠道微生物生态。通过16S rDNA Illumina测序、针对功能基因的实时定量PCR及短链脂肪酸(SCFAs)的气相色谱分析,对粪便样本中的微生物群落进行了评价。术后6个月时,与基线相比,受试者的代谢指标(体重、葡萄糖和脂质代谢)显著改善。术后个体的粪便微生物群特征表现为细菌多样性整体下降,其中Lachnospiraceae、Clostridiaceae、Ruminococcaceae、Eubacteriaceae和Coriobacteriaceae显著减少。相反,Lactobacillus、Megasphaera和Acidaminococcus属以及Enterobacteriaceae科的细菌显著增加。胆肠旁路手术后患者粪便样本的pH值降低,SCFA谱型发生变化,乙酸和丙酸的比例下降,而戊酸和己酸水平升高。
细菌种群的一些变化与患者代谢健康参数的变化相关,具体为吉米格菌与葡萄糖、乳杆菌与葡萄糖,以及粪杆菌与甘油三酯之间的关联。这项针对BIB患者的研究结果进一步加深了我们对肠道微生物群组成及其可能在减肥手术后改善肥胖相关状况中涉及的功能性变化的理解。
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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