高剂量鱼油补充对延迟性肌肉酸痛及炎症标志物的影响
该数据集来自 clinicaltrials.gov,关注高剂量鱼油补充对延迟性肌肉酸痛(DOMS)及炎症标志物的影响。源站描述指出,高强度运动或新运动计划可导致运动后 24-72 小时达峰、5-7 天消退的肌肉酸痛,与离心运动阶段及运动所致肌肉损伤引发的炎症反应相关;鱼油中的多不饱和脂肪酸(PUFA

基本信息
资源简介
高剂量鱼油补充对延迟性肌肉酸痛及炎症标志物的影响
该数据集来自 clinicaltrials.gov,关注高剂量鱼油补充对延迟性肌肉酸痛(DOMS)及炎症标志物的影响。源站描述指出,高强度运动或新运动计划可导致运动后 24-72 小时达峰、5-7 天消退的肌肉酸痛,与离心运动阶段及运动所致肌肉损伤引发的炎症反应相关;鱼油中的多不饱和脂肪酸(PUFA)具有抗炎特性,可改变细胞膜脂肪酸组成并调节细胞/组织对感染、损伤和炎症事件的反应,可能有助于缓解肌肉酸痛。数据可用于研究鱼油补充与肌肉损伤、炎症标志物变化之间的关系(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:肌肉损伤、肌肉炎症。当一个人进行高强度运动或开始新的锻炼计划时,会出现肌肉酸痛。运动后 24-72 小时达到高峰并在 5-7 天内减轻的肌肉酸痛被定义为延迟性肌肉酸痛(DOMS)。DOMS 与运动的离心阶段有关,此时肌肉在拉长的同时主动产生力量。肌肉酸痛的发生是运动引起的肌肉损伤所致炎症反应的一部分。研究表明鱼油具有抗炎特性。直接摄入各种多不饱和脂肪酸(PUFA)会改变细胞膜脂肪酸组成,进而调节细胞/组织对感染、损伤和炎症事件的反应。这些特性可能有助于缓解肌肉酸痛。因此,本研究的目的是
【主题与分类】
主题标签:Muscle Damage、Muscle Inflammation。本站分类:感染性疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00805870
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00805870
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- OpenDataLab:
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
条件:肌肉损伤、肌肉炎症。当一个人进行高强度运动或开始一项新的锻炼计划时,会出现肌肉酸痛。运动后24-72小时达到高峰、并在5-7天内减轻的肌肉酸痛被称为延迟性肌肉酸痛(DOMS)。DOMS与运动的离心阶段有关,在该阶段肌肉在伸长的同时主动产生力量。肌肉酸痛的发生是运动所致肌肉损伤引起炎症反应的一部分。研究表明,鱼油具有抗炎特性。直接摄入各种多不饱和脂肪酸(PUFA)会改变细胞膜的脂肪酸组成,进而调节细胞/组织对感染、损伤和炎症事件的反应。这些特性可能有助于缓解肌肉酸痛。因此,本研究的目的是确定补充鱼油(Lovaza,GlaxoSmithKline,每天3克,持续65天)对运动后肌肉力量、肌肉酸痛和炎症的影响。参与者将被随机分配到两组中的一组:Lovaza(3克/天)或安慰剂。
受试者将连续65天服用Lovaza或安慰剂。第60天,受试者将进行肌肉力量、肌肉酸痛、肌酸激酶活性及肌肉炎症标志物的基线测量。随后,受试者将在等速肌力测试仪上使用股四头肌进行离心运动,以诱发肌肉酸痛。在第61至65天的每一天,将再次评估肌肉力量、肌肉酸痛、肌酸激酶活性及肌肉炎症标志物。
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




