老年男性肠道菌群与血液睾酮水平的相关性研究

该数据集来自 search.dataone.org,聚焦老年日本男性肠道菌群与血液睾酮水平的关系。研究纳入54例前列腺活检阴性、排除前列腺癌影响的日本男性,采集直肠拭子提取细菌DNA并进行16S rRNA基因测序,分析肠道菌群组成,并比较两组间的菌群差异

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基因组回归Medicine, Health and Life Sciences
Firmicutes in Gut Microbiota Correlate with Blood Testosterone Levels in Elderly Men

基本信息

模态
基因组
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

老年男性肠道菌群与血液睾酮水平的相关性研究

Firmicutes in Gut Microbiota Correlate with Blood Testosterone Levels in Elderly Men

该数据集来自 search.dataone.org,聚焦老年日本男性肠道菌群与血液睾酮水平的关系。研究纳入54例前列腺活检阴性、排除前列腺癌影响的日本男性,采集直肠拭子提取细菌DNA并进行16S rRNA基因测序,分析肠道菌群组成,并比较两组间的菌群差异。数据可用于探索肠道微生物与睾酮代谢的关联,为男性激素相关疾病研究提供基础(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:在男性中,睾酮水平与多种疾病相关。近年来,肠道微生物衍生化合物对宿主代谢的影响已日益明显,并且有研究提示某些肠道细菌可能参与睾酮代谢。在本研究中,我们考察了老年日本男性中睾酮水平与肠道菌群的关系。材料与方法:我们收集了疑似患有前列腺癌并接受前列腺活检的日本男性受试者的样本,并排除活检阳性的患者,以避免前列腺癌对肠道菌群的影响。共有54名活检结果为阴性的日本男性被纳入我们的研究。通过从直肠拭子提取的细菌DNA的16S rRNA基因测序分析肠道菌群。比较两组之间的肠道菌群组成,截断

【主题与分类】

主题标签:Medicine, Health and Life Sciences。本站分类:肿瘤/前列腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Aeb5f184c41e3179615b3c747adb4763d2e5f495828c2b03e0a38631b6ea03a5f

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源站:https://search.dataone.org/view/sha256%3Aeb5f184c41e3179615b3c747adb4763d2e5f495828c2b03e0a38631b6ea03a5f

标准获取流程:

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  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

目的:在男性中,睾酮水平与多种疾病相关。近年来,肠道微生物衍生化合物对宿主代谢的影响已逐渐明确,并提示某些肠道细菌可能参与睾酮代谢。在本研究中,我们考察了日本老年男性睾酮水平与肠道微生物群之间的关系。材料与方法:我们收集了疑似患有前列腺癌并接受前列腺活检的日本男性受试者样本,并排除活检阳性的患者,以避免前列腺癌对肠道微生物群的影响。共有54名活检结果为阴性的日本男性纳入我们的研究。通过从直肠拭子提取的细菌DNA的16S rRNA基因测序分析肠道微生物群。根据血清睾酮水平(高于或低于3.5 ng/mL)比较两组之间的肠道微生物群组成。结果:该队列的中位年龄为71岁,四分位范围为67至73岁。

我们观察到α多样性或β多样性无显著差异,但高睾酮组中一些属于厚壁菌门(梭菌目、Turicibacter和Gemella)的细菌增多。血清睾酮水平与厚壁菌门的相对丰度呈正相关(rS=0.3323,p=0.0141),且厚壁菌门的丰度影响血清睾酮水平,独立于宿主因素(年龄、体重指数、甘油三酯和总胆固醇;β=0.770,p=0.0396)。结论:一些属于厚壁菌门的肠道细菌与老年男性的睾酮水平相关。因此,肠道微生物群可能影响老年男性的睾酮代谢。

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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