痴呆与肠道菌群组成:逆转菌群组成能否逆转痴呆症状?

研究假设健康人与痴呆受试者的肠道菌群存在差异,且地中海饮食与生活方式背景下健康受试者的菌群组成可能显著不同于日本和美国的相关研究

University Rovira i VirgiliUniversity Rovira i Virgili
clinicaltrials
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基因组分类Dementia AlzheimersDementia With Lewy BodiesParkinson Disease DementiaDementia FrontotemporalMild Cognitive Impairment
Dementias and Microbiota Composition: Is Possible to Revert the Dementia Symptoms Reverting the Microbiota Composition?

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

痴呆与肠道菌群组成:逆转菌群组成能否逆转痴呆症状?

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为痴呆与肠道菌群组成的关系,涵盖 Dementia Alzheimers、Dementia With Lewy Bodies、Parkinson Disease Dementia、Dementia Frontotemporal 及 Mild Cognitive Impairment 等病症。研究假设健康人与痴呆受试者的肠道菌群存在差异,且地中海饮食与生活方式背景下健康受试者的菌群组成可能显著不同于日本和美国的相关研究。数据可用于探索肠道菌群与痴呆症状之间的关联,并支持基于菌群组成的分类或关系分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:Dementia Alzheimers、Dementia With Lewy Bodies、Parkinson Disease Dementia、Dementia Frontotemporal、Mild Cognitive Impairment。假设:据我们所知,目前在我国尚无其他研究探讨肠道菌群与痴呆症状之间的关系。尽管近期已有少数研究探索了菌群与痴呆之间的关系,但这些研究是在日本或美国进行的。考虑到饮食和生活方式是影响菌群组成的重要因素,以及这些国家(日本和美国)与地中海饮食和生活方式之间的差异,有必要在我们的背景下开展一项关系性研究。假设是:尽管健康受试者与痴呆受试者之间的菌群会有所不同,但地中海背景下健康受试者的菌群组成可能与上述研究存在显著差异。在 t

【主题与分类】

主题标签:Dementia Alzheimers、Dementia With Lewy Bodies、Parkinson Disease Dementia、Dementia Frontotemporal、Mild Cognitive Impairment。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/NCT05943925

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

条件:阿尔茨海默痴呆、路易体痴呆、帕金森病痴呆、额颞叶痴呆、轻度认知障碍。假设:据我们所知,目前在我国尚无其他研究探讨肠道微生物群与痴呆症状之间的关系。尽管近期有少数研究探索了微生物群与痴呆之间的关系,但这些研究是在日本或美国进行的。考虑到饮食和生活方式是影响微生物群组成的重要因素,以及这些国家(日本和美国)与地中海饮食和生活方式之间的差异,我们有必要在本国背景下开展一项相关性研究。假设是,尽管健康受试者与痴呆受试者之间的微生物群会有所不同,但地中海背景下健康受试者的微生物群组成可能与上述研究存在显著差异。在已进行的少数研究中,纳入的患者被诊断为AD,或者纳入了所有类型的痴呆患者。

尽管AD是最常见的痴呆类型,但还有其他类型的痴呆需要鉴别考虑,因为其特征存在显著差异。鉴于不同痴呆症的症状多样性,将描述不同类型痴呆症的肠道微生物群特征,具体包括AD、LBDs:分别描述LBD和PDD,以及FTD-行为变异型。此外,还将研究MCI受试者,以探索痴呆发病前的微生物群变化(考虑到MCI进展为痴呆的比例较高)。这些研究可能揭示一种易患痴呆的微生物群组成风险因素。假设是不同痴呆症的微生物群存在差异,并可能与各自的症状特征相关,而MCI受试者在微生物群组成方面处于健康人与痴呆患者之间。正如引言中指出的,临床前研究表明,益生菌可能改善认知受损动物模型的认知表现。然而,关于益生菌效果的数据

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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