肠道与大脑衰老中的微生物组研究

研究为多中心观察性研究,探讨肠道与口腔微生物组、认知功能、微生物代谢物、肠道通透性、炎症及与衰老和认知障碍相关的其他生物学特征之间的关系

University of South FloridaUniversity of South Florida
clinicaltrials
浏览 18
蛋白质分类Mild Cognitive ImpairmentAlzheimer Disease (AD)Dementia
Microbiome in Aging of Gut and Brain

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

肠道与大脑衰老中的微生物组研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于神经系统疾病 / 阿尔茨海默病分类,英文名为 Microbiome in Aging of Gut and Brain。研究为多中心观察性研究,探讨肠道与口腔微生物组、认知功能、微生物代谢物、肠道通透性、炎症及与衰老和认知障碍相关的其他生物学特征之间的关系。研究分两个相互关联的阶段,第一阶段为基线横断面评估,计划纳入 700 名参与者,包括 100 名年轻健康成人、300 名认知健康老年人、200 名轻度认知障碍(MCI)老年人以及 100 名阿尔茨海默病或相关痴呆老年人。基线评估涵盖人口学与病史信息、认知功能、饮食信息及部分身体功能评估,并采集生物样本(来源 clinical。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:轻度认知障碍、阿尔茨海默病(AD)、痴呆。肠道与大脑衰老中的微生物组(MiaGB)研究是一项多中心观察性研究,调查肠道和口腔微生物组、认知功能、微生物代谢物、肠道通透性、炎症以及与衰老和认知障碍相关的其他生物学特征之间的关系。该研究由两个相互关联的阶段组成。第一阶段是基线横断面评估。计划共纳入 700 名参与者,包括 100 名年轻健康成人、300 名认知健康老年人、200 名轻度认知障碍(MCI)老年人以及 100 名阿尔茨海默病或相关痴呆老年人。基线评估包括人口学和病史信息、认知功能、饮食信息以及选定的身体功能评估。生物样本

【主题与分类】

主题标签:Mild Cognitive Impairment、Alzheimer Disease (AD)、Dementia。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/NCT07799402

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    • 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

条件:轻度认知障碍、阿尔茨海默病(AD)、痴呆。衰老肠道与大脑微生物组(MiaGB)研究是一项多中心观察性研究,旨在探究肠道和口腔微生物组、认知功能、微生物代谢物、肠道通透性、炎症以及与衰老和认知障碍相关的其他生物学特征之间的关系。该研究由两个相互关联的阶段组成。第一阶段为基线横断面评估。计划共纳入700名参与者,包括100名年轻健康成年人、300名认知健康的老年人、200名患有轻度认知障碍(MCI)的老年人,以及100名患有阿尔茨海默病或相关痴呆的老年人。基线评估包括人口统计学和病史信息、认知功能、饮食信息以及选定的身体功能评估。生物样本可能包括粪便、口腔拭子、唾液、血液和尿液。

实验室分析可能包括肠道和口腔微生物组特征分析、代谢组学、肠道通透性和炎症标志物、蛋白质组学、转录组学、遗传分析、线粒体功能、免疫表型分析以及其他方案规定的生物学评估。将对这些数据进行检验,以确定不同认知功能水平的参与者之间微生物和生物学模式是否存在差异。第2阶段为前瞻性纵向随访。年轻健康成人、认知健康的老年人和MCI参与者将大约每年重新评估一次,持续长达5年。纵向评估将用于评价微生物组及相关生物学指标的变化是否与认知功能的变化相关,以及这些指标是否有助于识别认知下降风险增加的个体。阿尔茨海默病或相关痴呆的参与者仅接受基线评估,不参加为期5年的纵向随访。这是一项观察性研究。参与者不

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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