老年人与照护者肠道与大脑健康的益生菌乳饮

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为老年人与照护者肠道与大脑健康的益生菌乳饮,属于神经系统疾病/阿尔茨海默病分类

University of South FloridaUniversity of South Florida
clinicaltrials
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基因组预测Alzheimer Disease Related Dementia
Probiotic Milk Drink for Gut and Brain Health in Older Adults and Caregivers

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

老年人与照护者肠道与大脑健康的益生菌乳饮

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为老年人与照护者肠道与大脑健康的益生菌乳饮,属于神经系统疾病/阿尔茨海默病分类。源站描述显示,这是一项初步临床试验,研究人源益生菌发酵乳饮料对阿尔茨海默病及相关痴呆(ADRD)患者及其照护者肠道与大脑健康相关生物学通路的影响。研究基于肠道微生物组、营养代谢和全身炎症改变可能与认知和行为健康相关、并可能成为ADRD可干预靶点的证据。ADRD患者与照护者将以患者-照护者配对形式入组,并独立随机接受PFM干预或匹配安慰剂30天。PFM含四株人源益生菌菌株(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Alzheimer Disease Related Dementia. 这项初步临床试验将研究一种人源益生菌发酵乳(PFM)饮料对阿尔茨海默病及相关痴呆(ADRD)患者及其照护者肠道与大脑健康相关生物学通路的影响。该研究基于以下证据:肠道微生物组的改变、营养代谢和全身炎症可能与认知和行为健康相关,并可能代表ADRD中可干预的靶点。ADRD参与者及其照护者将以患者-照护者配对形式入组,并独立随机接受PFM干预或匹配安慰剂30天。PFM含有四种人源益生菌菌株:Limosilactobacillus reuteri HL278、Lactiplantibacillus plantarum HL279、Lacticaseibacillus paracasei HL260和Lactipl

【主题与分类】

主题标签:Alzheimer Disease Related 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/NCT07800195

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    • 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

条件:阿尔茨海默病相关痴呆。这项初步临床试验将研究一种人源益生菌发酵乳(PFM)饮料对阿尔茨海默病及相关痴呆(ADRD)患者及其照护者肠道和大脑健康相关生物学通路的影响。该研究基于以下证据:肠道微生物组、营养物质代谢和全身性炎症的改变可能与认知和行为健康相关,并可能是ADRD中可干预的靶点。ADRD患者及其照护者将作为患者-照护者配对入组,并独立随机接受PFM干预或匹配安慰剂,为期30天。PFM含有四种人源益生菌菌株:Limosilactobacillus reuteri HL278、Lactiplantibacillus plantarum HL279、Lacticaseibacillus paracasei HL260和Lactiplantibacillus plantarum HL82。将在干预前后进行生物学评估,以描述肠道微生物组、营养相关指标和全身性炎症的变化。

将采用宏基因组测序和生物信息学方法评估粪便微生物组组成,以检查微生物多样性和分类组成。基于血液和粪便的实验室分析将用于评估选定的营养素和炎症生物标志物。还将评估临床和行为测量指标,以探讨与干预相关的生物学变化是否与ADRD参与者及其照护者的健康、生活质量、激越、压力或焦虑测量指标相关。分析将比较PFM组和安慰剂组之间的变化,并探讨微生物组特征、营养素相关指标、炎症标志物和行为结局之间的关系。本研究旨在生成关于PFM干预的生物学效应和可行性的初步信息,并提供可能为未来更大规模临床试验设计提供依据的数据。

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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