增塑剂暴露及其健康影响

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06512298

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   • 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。

数据说明

条件：β-地中海贫血、胶质瘤、健康对照、输血依赖性β-地中海贫血、颅内出血、毒性。更广泛的研究背景：工业增塑剂在现代社会中无处不在，从食品包装到医疗用品等产品中均有使用。尽管其应用广泛，但人类长期暴露于增塑剂对健康的影响仍了解不足。这些物质可能干扰并破坏多种生物过程，包括免疫活动、肠道微生物群平衡、内分泌功能以及神经生理健康。当前的流行病学或暴露研究能够确定与增塑剂暴露相关的临床关联，但缺乏确凿的人体在体机制数据。研究问题：PEACH研究旨在填补对增塑剂暴露生物学影响理解中的关键空白。研究者旨在分析增塑剂在不同患者队列中的药代动力学，并阐明其生物累积、分布和代谢。

由此，将探讨增塑剂暴露与代谢、肠道微生物群组成及免疫细胞功能之间的相互作用。此外，还将阐明增塑剂暴露对神经递质生理学的影响。方法：本研究采用综合性方法，整合临床队列、系统生物学方法和体外模型的发现。三个不同的工作包将分别通过质谱法检测药代动力学特性，利用先进测序技术和表型分析研究免疫学效应，并使用人体体外试验探究与神经递质转运体的药效学相互作用。来自急性和慢性暴露队列的纵向采样将为增塑剂暴露效应提供动态演变的视角。原创性水平：PEACH研究为增塑剂暴露的调查研究引入了开创性的方法和范围。它旨在通过首批人体体内药代动力学模

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。