挪威肥胖个体适度减重与leptin/adiponectin比值、insulin及leptin再敏感化相关性复现数据

数据覆盖肥胖人群适度减重后leptin/adiponectin比值、insulin与leptin再敏感化等指标,主题涉及肥胖症、代谢综合征、减重、餐后甘油三酯血症、leptin抵抗及adipokines

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其他回归Medicine, Health and Life SciencesObesityMetabolic syndromeWeight lossPostprandial triglyceridaemiaLeptin resistanceAdipokines
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.

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

挪威肥胖个体适度减重与leptin/adiponectin比值、insulin及leptin再敏感化相关性复现数据

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.

该数据集为一项挪威肥胖个体小队列研究的复现数据,对应2019年12月投稿的论文《Modest weight loss improves leptin to adiponectin ratio and induces insulin and leptin resensitivization in individuals with obesity》。数据覆盖肥胖人群适度减重后leptin/adiponectin比值、insulin与leptin再敏感化等指标,主题涉及肥胖症、代谢综合征、减重、餐后甘油三酯血症、leptin抵抗及adipokines。可用于探究减重与代谢激素改善之间的关联,并支持相关分析的可复现性验证(来源 DOI 解析。

【数据集背景】

源站首次发布:2019。

【主题与分类】

主题标签:Medicine, Health and Life Sciences、Obesity、Metabolic syndrome、Weight loss、Postprandial triglyceridaemia、Leptin resistance、Adipokines。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://dataverse.no/citation?persistentId=doi:10.18710/KRYLXN

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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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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