人类肠道与唾液微生物群生物样本库的建立——肾脏疾病
该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕人类肠道与唾液微生物群生物样本库的建立,聚焦肾脏疾病。覆盖病种包括常染色体显性多囊肾病(ADPKD)、晚期慢性肾脏病(CKD)、糖尿病肾病(DKD)和IgA肾病(IgAN),并纳入健康志愿者

基本信息
资源简介
人类肠道与唾液微生物群生物样本库的建立——肾脏疾病
该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕人类肠道与唾液微生物群生物样本库的建立,聚焦肾脏疾病。覆盖病种包括常染色体显性多囊肾病(ADPKD)、晚期慢性肾脏病(CKD)、糖尿病肾病(DKD)和IgA肾病(IgAN),并纳入健康志愿者。研究采集粪便、唾液、尿液和血液样本,计划在Bari综合医院和Perugia大学入组150名受试者,共进行3次访视。数据可用于微生物组特征刻画及微生物群与肾脏病理关系的研究,涉及meta-omics、体外和体内方法(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:常染色体显性多囊肾病(ADPKD)、晚期慢性肾脏病(CKD)、糖尿病肾病(DKD)、IgA肾病(IgAN)。这项多中心研究的主要目的是建立首个全国性微生物组生物样本库,收集患有慢性肾脏病(IgAN、ADPKD、晚期CKD和DKD)的受试者以及健康志愿者的生物样本(粪便、唾液、尿液和血液样本)。次要目的是利用meta-omics、体外和体内方法对生物样本库中的微生物进行特征刻画,并研究微生物群-病理关系。该研究计划根据纳入/排除标准在Bari综合医院和Perugia大学入组150名受试者。研究参与是自愿的,受试者有权在任何时候以任何理由退出研究。研究期间,共3次访视
【主题与分类】
主题标签:Advanced-Chronic Kidney Disease (CKD)、Diabetic Kidney Disease (DKD)、IgA Nephropathy (IgAN)。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04689074
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04689074
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:常染色体显性多囊肾病(ADPKD)、晚期慢性肾脏病(CKD)、糖尿病肾病(DKD)、IgA肾病(IgAN)。这项多中心研究的主要目的是建立首个全国性微生物组生物样本库,收集慢性肾脏病受试者(IgAN、ADPKD、晚期CKD和DKD)及健康志愿者的生物样本(粪便、唾液、尿液和血液样本)。次要目的是利用元组学、体外和体内方法对生物样本库中的微生物进行表征,并研究微生物群与病理之间的关系。该研究计划根据纳入/排除标准,在巴里综合医院和佩鲁贾大学招募150名受试者。研究参与是自愿的,受试者有权在任何时候以任何理由退出研究。
研究期间,计划进行3次访问:
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访问0(V0),包括研究目的和程序的说明、签署书面知情同意书、纳入/排除标准评估、医学检查(血压测量、腹部和胸部体格检查)、填写病史问卷、发放用于收集粪便、唾液和尿液材料的试剂盒(需在访问1时提交),以及发放3天饮食日记,需在访问1前几日自行完成填写。
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访问1(V1)——至少在V0后4天进行,包括提交收集的生物材料(粪便、唾液、尿液)和3天饮食日记,填写新的体征和症状病史问卷,以及由医务人员进行血液采样。
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电话评估:实施“食物频率问卷”,以评估受试者的饮食习惯。
将采用标准操作程序(SOP)进行样本的储存、运输和处理,以确保样本稳定性,并保证结果的有效性和质量。
采集完成后,样本将被处理成不同的等分试样,用于以下用途:* 常规筛查;* 储存于首个意大利人类微生物群生物样本库(I.R.C.C.S. - Istituto Tumori "Giova
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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