MSM人群HIV血清转换前后肠道代谢组与细胞因子谱

该数据集来自 search.dataone.org,收录 MSM 人群在 HIV 血清转换前后的肠道微生物组、血清代谢组与细胞因子纵向数据

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其他分类MetabolomicsHIVCytokinesSeroconversion
Gut metabolome and cytokine profiling of MSM prior to and following HIV seroconversion

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

MSM人群HIV血清转换前后肠道代谢组与细胞因子谱

Gut metabolome and cytokine profiling of MSM prior to and following HIV seroconversion

该数据集来自 search.dataone.org,收录 MSM 人群在 HIV 血清转换前后的肠道微生物组、血清代谢组与细胞因子纵向数据。源站描述指出,研究在个体内纵向比较 HIV 感染前后的变化,发现感染后微生物组变化较少,但与匹配对照相比,感染前访视间差异更大,包括 Bacteroides 减少;感染 HIV 者在感染前即有炎症细胞因子和生物活性脂质升高;血清转换后出现涉及次级胆汁酸代谢和氨基酸代谢的血清代谢物改变。数据可用于研究 HIV 感染对肠道微生物组、代谢组与炎症因子的相对影响(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):肠道微生物组的改变与 HIV 感染相关,但在横断面研究中,HIV 相对于其他因素对肠道微生物组的相对影响难以确定。为解决这一问题,我们在个体内纵向检查了 HIV 血清转换前后的肠道微生物组、血清代谢组和细胞因子。我们发现 HIV 感染后微生物组变化很少,但与匹配对照相比,HIV 感染前访视之间可见更大差异,包括 Bacteroides 减少。获得 HIV 者与匹配对照相比,在 HIV 获得前也有炎症细胞因子和生物活性脂质升高。HIV 血清转换后,观察到涉及次级胆汁酸代谢和氨基酸代谢的血清代谢物改变。这些数据凸显了理解该问题的重要性。

【主题与分类】

主题标签:Metabolomics、HIV、Cytokines、Seroconversion。本站分类:感染性疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A29494e690cf597d74ba17ce247d535da6cf960e64ec17bfba45bcdcac8bca380

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

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源站:https://search.dataone.org/view/sha256%3A29494e690cf597d74ba17ce247d535da6cf960e64ec17bfba45bcdcac8bca380

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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

肠道微生物组的改变与HIV感染相关,但在横断面研究中难以确定HIV与其他因素对肠道微生物组的相对影响。为解决这一问题,我们在个体HIV血清阳转前后对其肠道微生物组、血清代谢组和细胞因子进行了纵向研究。我们发现HIV感染后微生物组的变化很少,但与匹配对照相比,HIV感染前访视时可见更大差异,包括拟杆菌属减少。与匹配对照相比,获得HIV感染者在感染前也有炎症细胞因子和生物活性脂质升高。HIV血清阳转后,观察到涉及次级胆汁酸代谢和氨基酸代谢的血清代谢物改变。这些数据凸显了理解微生物组在HIV易感性中作用的重要性。

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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