挪威肥胖个体适度减重与瘦素/脂联素比值、胰岛素及瘦素再敏感化相关性研究的重复数据
该数据集是挪威肥胖个体适度减重与瘦素/脂联素比值、胰岛素及瘦素再敏感化相关性研究的重复数据,来源于 search.dataone.org,属于内分泌、营养和代谢疾病下的肥胖症分类

基本信息
资源简介
挪威肥胖个体适度减重与瘦素/脂联素比值、胰岛素及瘦素再敏感化相关性研究的重复数据
Replication data for: Correlations between modest weight loss and leptin to adiponectin ratio, insulin and leptin resensitization in a small cohort of Norwegian individuals with obesity.
该数据集是挪威肥胖个体适度减重与瘦素/脂联素比值、胰岛素及瘦素再敏感化相关性研究的重复数据,来源于 search.dataone.org,属于内分泌、营养和代谢疾病下的肥胖症分类。数据覆盖肥胖个体的减重干预与代谢指标变化,涉及瘦素、脂联素、胰岛素抵抗及餐后甘油三酯等变量,可用于探究适度减重对脂肪因子紊乱和代谢改善的作用(来源 DataONE)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):本数据集是“适度减重改善肥胖个体瘦素与脂联素比值并诱导胰岛素和瘦素再敏感化”(稿件于2019年12月提交)所呈现结果的基础。请阅读随附的ReadMe文件以进一步了解变量描述。摘要:背景:识别肥胖不良后果风险最高的患者对于更好地监测治疗效果至关重要。本研究旨在探究失调的脂肪因子和餐后甘油三酯(TG)是否随适度减重而改善。方法:通过海报招募肥胖个体,来源包括北挪威大学医院的患者和Stamina健康减重项目。我们计算了胰岛素抵抗稳态模型评估(HOMA-IR)、瘦素与脂联素(L:A)比值
【主题与分类】
主题标签:Weight loss、Metabolic syndrome、Adipokines、Postprandial triglyceridaemia、Obesity、Leptin resistance、Medicine, Health and Life Sciences。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%3Ae8818f4bd13f1bf51710151cad35a37b512e157f67c34d2e75e74e2cb1e80346
下载信息
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
本数据集是“适度减重可改善肥胖个体的瘦素与脂联素比值,并诱导胰岛素和瘦素敏感性恢复”一文(稿件于2019年12月提交)所呈现结果的基础。请阅读随附的ReadMe文件以进一步了解各变量的说明。摘要:背景:识别不良后果风险最高的肥胖患者对于更好地监测治疗效果具有重要意义。本研究旨在探讨失调的脂肪因子和餐后甘油三酯(TG)是否随适度减重而改善。方法:通过海报招募肥胖个体,招募对象来自北挪威大学医院的患者以及Stamina健康减重项目。我们计算了胰岛素抵抗稳态模型评估(HOMA-IR)、瘦素与脂联素(L:A)比值、间接瘦素敏感性(REE:瘦素比值)、6小时餐后TG清除率以及减重前后两次访视样本的TG反应。减重目标为≥初始总重量的5%。
结果:二十八名参与者参加了两次评估,其中13人减重≥5%。在这些参与者中,有五人减重≥10%。当体重减轻≥5%时,HOMA-IR(-23.1%)、REE:瘦素比值(+80.1%)和L:A比值(-45.7%)显著改善,而餐后TG反应或清除率未见改善。体重减轻≥5%的参与者在L:A比值超过临界值≥1.88和≥2.2时显著改善,体重减轻≥10%的参与者在L:A比值超过临界值≥3.65时显著改善。体重减轻≥10%的参与者在HOMA-IR超过临界值≥2.3时也显著改善。结论:通过替代生物标志物HOMA-IR、REE:瘦素比值和L:A比值测量的代谢失调,在适度减重≥5%时得到改善,但餐后TG未见改善。在体重减轻…(原文在此处中断)
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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