早期结直肠癌发生中的胆汁酸与微生物组

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦早期结直肠癌发生过程中的胆汁酸与微生物组变化。源站描述指出,当前结直肠癌发病机制主要沿用半个多世纪前提出的腺瘤-癌序列理论,侧重解释病程中出现的基因突变,但已有研究认为结直肠癌患者还存在明显的胆汁酸代谢改变和微生物组组成改变

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视频Colorectal NeoplasmsColorectal CancerColorectal PolypMicrobiomeBile Acid Malabsorption
Bile Acids and Microbiome in Early Colorectal Carcinogenesis

基本信息

模态
视频
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

早期结直肠癌发生中的胆汁酸与微生物组

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦早期结直肠癌发生过程中的胆汁酸与微生物组变化。源站描述指出,当前结直肠癌发病机制主要沿用半个多世纪前提出的腺瘤-癌序列理论,侧重解释病程中出现的基因突变,但已有研究认为结直肠癌患者还存在明显的胆汁酸代谢改变和微生物组组成改变。由于癌是序列的最终阶段,此前步骤研究明显不足。研究者假设微生物组变化以及尿液、血清和肠道胆汁酸组成变化进一步导致结直肠腺瘤及后续浸润性癌的发生。成人参与者每组15人(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Colorectal Neoplasms, Colorectal Cancer, Colorectal Polyp, Microbiome, Bile Acid Malabsorption. 目前结直肠癌的发病机制主要用半个多世纪前提出的腺瘤-癌序列理论来解释。它主要关注在整个疾病过程中发生的基因突变的解释。然而,多项研究认为,结直肠癌患者体内也存在明显的胆汁酸代谢变化和微生物组组成变化。但是,癌是序列中的最后一步,而之前的步骤研究明显不足。因此,研究者假设,微生物组内的变化以及尿液、血清和肠道胆汁酸组成的变化进一步导致结直肠腺瘤及随后的浸润性癌的发生。成年参与者(每组15人)被转诊用于 c

【主题与分类】

主题标签:Colorectal Neoplasms、Colorectal Cancer、Colorectal Polyp、Microbiome、Bile Acid Malabsorption。本站分类:肿瘤/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06502704

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

条件:结直肠肿瘤、结直肠癌、结直肠息肉、微生物组、胆汁酸吸收不良。目前,结直肠癌的发病机制主要用半个多世纪前提出的腺瘤-癌序列理论来解释。该理论主要关注疾病过程中发生的基因突变。然而,多项研究认为,结直肠癌患者体内还存在明显的胆汁酸代谢变化和微生物组组成变化。但癌是该序列的最终阶段,此前各阶段的研究明显不足。因此,研究者假设,微生物组的变化以及尿液、血清和肠道胆汁酸组成的变化进一步导致结直肠腺瘤及后续浸润性癌的发生。研究将纳入因接受结肠镜检查并被组织学诊断为小腺瘤(<1cm)、大腺瘤(>1cm)、浸润性结直肠癌的成年参与者(每组15人),以及15名健康对照。将在肠道准备前从所有参与者采集粪便样本。

此外,还将采集尿液和血清样本。根据所发现息肉的位置、大小和组织学特征,受试者将接受息肉切除术、内镜下黏膜切除术。在结肠镜检查过程中,将使用无菌活检钳从病变部位以及健康肠道——回肠末端和结肠——获取黏膜活检标本。采集的样本将被储存,用于胆汁酸和微生物组分析,以及可能的进一步病理学和基因检测。在结肠镜检查中未发现可见结直肠病变的健康受试者将接受结肠和回肠末端黏膜取样。研究者计划评估尿液和肠道微生物组变化与腺瘤-癌序列中胆汁酸组成和浓度之间的相关性,并可能鉴定出新型胆汁酸。此外,还将探索粪便、尿液和组织样本中肠道微生物群和胆汁酸组成的变化,以用于健康

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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