肠道菌群特征预测肥胖个体对饮食干预的宿主与菌群反应

该数据集来自 search.dataone.org,属于内分泌、营养和代谢疾病中的肥胖症方向,涉及比利时、芬兰和英国三个独立肥胖成人队列(n=78),这些队列参与了旨在改善代谢健康的不同饮食干预

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其他预测ObesityClostridium sphenoidesClostridium felsineumCRPDietary interventionEubacterium ruminantiumCholesterolIntestinal microbiotaInsulin
Gut microbiota signatures predict host and microbiota responses to dietary interventions in obese individuals

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
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

肠道菌群特征预测肥胖个体对饮食干预的宿主与菌群反应

Gut microbiota signatures predict host and microbiota responses to dietary interventions in obese individuals

该数据集来自 search.dataone.org,属于内分泌、营养和代谢疾病中的肥胖症方向,涉及比利时、芬兰和英国三个独立肥胖成人队列(n=78),这些队列参与了旨在改善代谢健康的不同饮食干预。研究在基线及干预后采集粪便样本,使用系统发育微阵列进行肠道菌群分析,并检测血液胆固醇、胰岛素和炎症标志物。数据可用于探索肠道菌群组成与宿主代谢反应之间的关系,并支持预测个体对饮食干预的菌群与宿主反应(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:饮食与肠道微生物群之间的相互作用在健康和疾病中发挥作用,包括肥胖及相关代谢并发症。利用饮食手段调控微生物群以促进健康受到广泛关注。目前,饮食改变对微生物群和宿主代谢的影响难以预测且高度个体化。我们提出,肠道微生物群的反应性可能取决于其组成,并与宿主的代谢变化相关。方法:我们的研究涉及来自比利时、芬兰和英国的三个独立肥胖成人队列(n = 78),他们参与了旨在改善代谢健康的不同饮食干预。我们使用系统发育微阵列在基线和干预后对粪便微生物群进行全面分析。血液胆固醇、胰岛素和炎症标志物被分析。

【主题与分类】

主题标签:Obesity、Clostridium sphenoides、Clostridium felsineum、CRP、Dietary intervention、Eubacterium ruminantium、Cholesterol、Intestinal microbiota、Insulin。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://search.dataone.org/view/sha256%3Aca3f112bf0c1ceae9f6c4b8b4e75c6aa746295c1a660630beecd50db9623d3b4

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

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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

背景:饮食与肠道微生物群之间的相互作用在健康和疾病中发挥作用,包括肥胖及相关代谢并发症。利用饮食手段调控微生物群以促进健康备受关注。目前,饮食改变对微生物群和宿主代谢的影响难以预测且高度个体化。我们提出,肠道微生物群的反应性可能取决于其组成,并与宿主的代谢变化相关。方法:我们的研究纳入了来自比利时、芬兰和英国的三个独立肥胖成人队列(n=78),他们参与了旨在改善代谢健康的不同饮食干预。我们使用系统发育微阵列在基线和干预后对粪便微生物群进行全面分析。分析血液胆固醇、胰岛素和炎症标志物作为宿主反应的指标。数据被分为四个训练集-测试集对;每…

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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