慢性饮酒者幽门螺杆菌感染对细胞因子谱与氧化平衡影响的数据
本数据集来自 Dryad,对应一项关于慢性饮酒合并幽门螺杆菌感染的研究。共纳入 142 名受试者,分为慢性饮酒伴幽门螺杆菌感染组(A 组,59 人)、慢性饮酒不伴幽门螺杆菌感染组(B 组,53 人)和对照组(C 组,30 人)

基本信息
资源简介
慢性饮酒者幽门螺杆菌感染对细胞因子谱与氧化平衡影响的数据
Data from: Effect of H. pylori infection on cytokine profiles and oxidative balance in subjects with chronic alcohol ingestion
本数据集来自 Dryad,对应一项关于慢性饮酒合并幽门螺杆菌感染的研究。共纳入 142 名受试者,分为慢性饮酒伴幽门螺杆菌感染组(A 组,59 人)、慢性饮酒不伴幽门螺杆菌感染组(B 组,53 人)和对照组(C 组,30 人)。研究采用 ELISA 测定血清 CagA、IL-10、E-selectin、TNF-α、MDA 及 SOD 活性,并比较三组年龄、CagA 水平及平均饮酒年限等指标。数据可用于分析幽门螺杆菌感染与慢性饮酒人群细胞因子谱和氧化平衡的关系,支撑感染性疾病与氧化应激相关研究(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2016。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):不同摄入量的酒精可对人体产生不同影响。然而,关于慢性饮酒合并幽门螺杆菌感染的研究有限。我们试图研究慢性饮酒受试者中细胞因子谱、氧化平衡与幽门螺杆菌感染之间的关系。共纳入 142 名受试者,分为三组:59 名慢性饮酒合并幽门螺杆菌感染受试者(A 组);53 名慢性饮酒不伴幽门螺杆菌感染受试者(B 组);以及 30 名对照受试者(C 组)。采用酶联免疫吸附测定(ELISA)测定血清 CagA、白细胞介素(IL)-10、E-selectin、TNF-α、丙二醛(MDA)和超氧化物歧化酶(SOD)活性水平。我们发现三组间的年龄和血清幽门螺杆菌 CagA 水平,以及平均饮酒年龄
【主题与分类】
主题标签:Helicobacter pylori infection、chronic alcohol ingestion、antioxidant status、oxidative balance。本站分类:感染性疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.45ds3
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.45ds3
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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:
数据集大小约 92.7 KB。
数据说明
摄入不同量的酒精对人体可产生不同影响。然而,关于慢性酒精摄入与幽门螺杆菌感染相关性的研究有限。我们旨在探讨慢性酒精摄入者中细胞因子谱、氧化平衡与幽门螺杆菌感染之间的关系。共纳入142名受试者,分为三组:59名慢性酒精摄入合并幽门螺杆菌感染者(A组);53名慢性酒精摄入但无幽门螺杆菌感染者(B组);30名对照受试者(C组)。采用酶联免疫吸附试验(ELISA)测定血清CagA、白细胞介素(IL)-10、E-选择素、TNF-α、丙二醛(MDA)水平及超氧化物歧化酶(SOD)活性。我们发现,三组间的年龄和血清幽门螺杆菌CagA水平,以及A组与B组间的平均饮酒年龄和平均每日酒精摄入量均匹配且具有可比性。比较三组间的BMI,发现BMI差异具有统计学意义(F=3.921,P<0.05)。
与C组相比,A组和B组的BMI显著更高(分别为P<0.001和P<0.01);然而,A组与B组之间的BMI差异无统计学意义(P>0.05)。此外,各组间血清CagA水平比较均未发现差异(均P>0.05)。A组血清IL-10和E-selectin水平显著低于B组(血清IL-10:P<0.05;E-selectin:P<0.05)。A组血清IL-10显著高于C组(P<0.01);A组血清E-selectin水平与C组相比无显著差异(P>0.05)。此外,B组血清IL-10和E-selectin水平显著高于C组(血清IL-10:P<0.001;E-selectin:P<0.05);然而,各组间血清TNF-α水平无差异(均P>0.05)。
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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