运动干预下肠道菌群影响结直肠癌进展数据集

该数据集聚焦运动干预下肠道菌群、代谢物与结直肠癌进展的关联,通过运动干预组与常规组队列分组采集粪便样本,利用16S rRNA测序和非靶向代谢组学测序分析肠道菌群结构,并借助生物信息学分析(如Alpha多样性分析、差异菌群筛选)探究运动如何通过调节肠道微生态影响结直肠癌的发生发展

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基因组分类Basic medicalBiologyColorectal cancerexercise interventionintestinal barrierinflammation
Gut microbiota affects the progression of colorectal cancer under the intervention of exercise

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-25
版本
V1

资源简介

运动干预下肠道菌群影响结直肠癌进展数据集

Gut microbiota affects the progression of colorectal cancer under the intervention of exercise

该数据集聚焦运动干预下肠道菌群、代谢物与结直肠癌进展的关联,通过运动干预组与常规组队列分组采集粪便样本,利用16S rRNA测序和非靶向代谢组学测序分析肠道菌群结构,并借助生物信息学分析(如Alpha多样性分析、差异菌群筛选)探究运动如何通过调节肠道微生态影响结直肠癌的发生发展。数据包含菌群丰度表、代谢物定量数据等,可支持肠道微生态-肿瘤机制及运动干预价值的深入探索(来源 DOI 解析)。

【数据集背景】

源站首次发布:2025。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):本研究聚焦运动干预下肠道菌群、代谢物与结直肠癌进展之间的关联。通过队列分组(运动干预组和常规组)采集粪便样本,利用16S rRNA测序和非靶向代谢组学测序分析肠道菌群结构。借助生物信息学分析(如Alpha多样性分析和差异菌群筛选),探究运动如何通过调节肠道微生态(菌群组成和代谢物变化)影响结直肠癌的发生与发展。数据包括菌群丰度表、代谢物定量数据等,可支持肠道微生态-肿瘤机制及运动干预价值的深入探索,并为……提供依据。

【主题与分类】

主题标签:Basic medical、Biology、Colorectal cancer、exercise intervention、intestinal barrier、inflammation。本站分类:肿瘤/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=c927c7193e8e4fb297dcfc6a455e705c

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源站:https://doi.org/10.57760/sciencedb.28288

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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

本研究聚焦于运动干预下肠道菌群、代谢物与结直肠癌进展之间的关联。通过队列分组(运动干预组与常规组)收集粪便样本,采用16S rRNA测序和非靶向代谢组学测序分析肠道菌群结构,借助生物信息学分析(如Alpha多样性分析、差异菌群筛选等),探究运动如何通过调节肠道微生态(菌群组成及代谢物变化)影响结直肠癌的发生发展。数据包括菌群丰度表、代谢物定量数据等,可支撑肠道微生态-肿瘤机制及运动干预价值的深入探索,为结直肠癌防治新策略提供依据。具体分组细节:- 对照组(皮下注射0.9%氯化钠)- DMH组(皮下注射1,2-二甲基肼;DMH是一种化学致癌物,可诱导啮齿动物结肠癌。

其病理过程与人类结直肠癌的发展相似,是结肠癌模型常用的诱导剂)——Adv_Ex_HIIT组(在皮下注射DMH建立结直肠癌模型前预先进行高强度间歇训练干预)——Adv_Ex_MIIT组(在皮下注射DMH建立结直肠癌模型前预先进行中等强度间歇训练干预)——HIIT组(在皮下注射DMH建立结直肠癌模型的同时进行高强度间歇训练干预)——MIIT组(在皮下注射DMH建立结直肠癌模型的同时进行中等强度间歇训练干预)——

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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