血浆蛋白质组分析揭示减重对载脂蛋白家族及全身炎症状态的影响

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/massive/MSV000080596

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

持续减重是多种代谢状况下的首选干预措施，但其对个体健康状态的影响仍不明确且存在争议。在此，我们研究了一组43名肥胖个体的血浆蛋白质组，这些个体经历了八周的减重（平均减重12%），随后进行了一年的体重维持。通过血浆蛋白质组分析——一种基于质谱的方法，我们测量了1294份血浆样本，以检查数百种人类血浆蛋白的动态变化，包括整个载脂蛋白家族。对该队列的纵向监测揭示了具有个体特异性的蛋白质水平以及随时间呈现相关调控的功能连接蛋白。减重对血浆蛋白质组的广泛影响体现在93种显著受影响的蛋白质上。脂肪细胞分泌的SERPINF1和载脂蛋白APOF1分别最为显著地下调和上调（p<10**13），尽管它们的倍数变化较为温和（分别为-16%和+37%）。

总体而言，几乎所有研究参与者（42人中的39人）的炎症标志物水平下降，然而炎症标志物反应模式多样，使得能够对减肥效果进行个体化解读。血浆蛋白质组分析可广泛用于评估和监测代谢性疾病的干预措施。

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。