分析一千名冥想者研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06583395

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

疾病：肌萎缩侧索硬化症（ALS）、稳定型心绞痛、焦虑、哮喘、心房颤动、脑癌、乳腺癌、结肠癌。冥想及其他身心干预（MBIs）已被证实具有一系列健康益处，包括改善应激反应、减少炎症过程以及增强先天免疫反应。尽管已有若干关于MBIs的研究评估了代谢组学、转录组学、表观基因组学或生理学结果，但包含所有这些组成部分的综合研究尚未见报道。此外，大多数研究规模较小，受试者不足100人。冥想研究中一个很大程度上仍未被探索的特定领域是肠道。肠道与大脑之间存在双向交流，因此，肠道微生物群能够影响行为，导致心理社会应激并对微生物组产生负面影响。由此可以推测，基于冥想的压力减轻将对肠道微生物组成产生积极影响。

重要的是，疾病状态以特定的肠道微生物组特征为标志，因此，人们可以利用微生物组来检测冥想诱导的这些状态变化。在本研究中，将开展一项全面的多组学分析，以确定在静修环境中进行为期7天的沉浸式冥想体验对2000多人大型队列的影响。将对肠道微生物组进行宏基因组分析，包括健康和临床人群，以评估疾病特异性的改善（第一阶段）。此外，将使用Garmin可穿戴技术收集生物特征健康数据，包括心率、睡眠、压力和活动，持续至冥想静修后长达10个月（第一阶段）。在本研究的第二阶段，生物学分析将扩展到包括血液和尿液。综合来看，这些数据将与身体和情绪健康的自我报告调查相结合，并整合到一个机器学习平台中，以评估与表观遗传学、蛋白质组学、代谢组学、转化语言和即兴相关的微生物组变化。

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。