Curcumin与视网膜研究
源站描述指出阿尔茨海默病导致进行性认知衰退,AD视网膜中可见amyloid beta负担增加与沉积,视网膜pericyte内Aβ积累及pericyte变性镜像反映脑AD病理特征;Curcumin对amyloid beta有高亲和力,可结合Aβ斑块并发出强荧光信号,有望成为AD诊断工具,且脑与胃肠道(

基本信息
资源简介
Curcumin与视网膜研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,属于神经系统疾病/阿尔茨海默病分类,主题涉及Bioavailability、Gut Microbiome与Safety。源站描述指出阿尔茨海默病导致进行性认知衰退,AD视网膜中可见amyloid beta负担增加与沉积,视网膜pericyte内Aβ积累及pericyte变性镜像反映脑AD病理特征;Curcumin对amyloid beta有高亲和力,可结合Aβ斑块并发出强荧光信号,有望成为AD诊断工具,且脑与胃肠道(gut microbiome)的联系对AD等代谢与神经疾病具有潜在意义。该试点研究测试两周Curcumin补充如何穿过血脑屏障并结合amyloid beta蛋白。数据可用。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Bioavailability、Gut Microbiome、Safety。阿尔茨海默病(AD)导致进行性认知衰退。AD视网膜中已显示amyloid beta(Aβ)负担增加和Aβ沉积。AD中视网膜pericyte内的Aβ积累以及视网膜pericyte变性镜像反映了脑AD病理的突出特征。Curcumin是姜黄的衍生物,对amyloid beta具有高亲和力。因此,Curcumin会结合amyloid beta斑块并发出强荧光信号,提示其可成为AD的强大诊断工具。新兴证据显示了脑与胃肠道(gut microbiome)之间的联系,及其对包括AD在内的代谢和神经疾病的潜在意义。这项试点研究旨在测试两周Curcumin补充如何穿过血脑屏障并结合amyloid beta蛋白,并探索re
【主题与分类】
主题标签:Bioavailability、Gut Microbiome、Safety。本站分类:神经系统疾病/阿尔茨海默病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05774704
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05774704
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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
条件:生物利用度、肠道微生物组、安全性。阿尔茨海默病(AD)会导致进行性认知功能下降。研究表明,AD视网膜中存在淀粉样蛋白β(Aβ)负荷增加及Aβ沉积。AD中视网膜周细胞内Aβ的蓄积以及视网膜周细胞变性,反映了脑部AD病理的显著特征。姜黄素是姜黄的衍生物,对淀粉样蛋白β具有高亲和力。因此,姜黄素会与淀粉样蛋白β斑块结合并发出强烈的荧光信号,提示其可作为AD的有力诊断工具。新出现的证据表明大脑与胃肠道(肠道微生物组)之间存在联系,并可能对代谢性疾病和神经系统疾病(包括AD)具有潜在影响。本初步研究旨在检验为期两周的姜黄素补充如何穿过血脑屏障并与淀粉样蛋白β蛋白结合,并探讨由此产生的肠道微生物群的丰度/组成。
研究人员计划通过以下方式招募受试者:在眼科诊所进行直接面对面招募、健康博览会、社区活动、传单、非主动发送的电子邮件系统、校园公告、临床研究所志愿者数据库网站、当地广播、报纸、老年人通讯以及电视脚本。临床研究所志愿者数据库也将被查询,并按照其表格中的要求联系潜在受试者。研究人员计划在研究开始时招募约100-150名患者,以获得30-40名合格受试者。筛选后,合格的参与者将被随机分配到低姜黄素组或高姜黄素组。因此,本试点研究将侧重于表征在已有Aβ斑块的研究受试者中负载姜黄素的视网膜Aβ沉积的分布、表现和患病率(主要结局)。此外,本研究将评估安全性、生物利用度和粪便微生物组组成(次要结局)。所有结局将在基线和干预2周后进行评估。数据将
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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