习惯性牛肉摄入对脑健康关键分子标志物影响评估
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为评估习惯性牛肉摄入对脑健康关键分子标志物的影响,属于神经系统疾病/其他分类

基本信息
资源简介
习惯性牛肉摄入对脑健康关键分子标志物影响评估
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为评估习惯性牛肉摄入对脑健康关键分子标志物的影响,属于神经系统疾病/其他分类。覆盖健康老龄化、脑健康、心血管代谢健康、正常衰老以及健壮老年人认知衰退预防等方向。源站描述指出,认知衰退及相关痴呆是日益严峻的公共卫生问题,饮食是可干预因素,瘦牛肉提供维生素B12、血红素铁、锌、硒、肌酸和胆碱等营养矩阵,可能支持脑结构与功能;血液生物标志物的进展使检测神经病理过程和神经可塑性成为可能,本项目旨在超越观察性数据,通过膳食牛肉干预评估其直接分子影响,揭示脑健康的生物学机制(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):研究条件:健康老龄化、脑健康、心血管代谢健康、正常衰老、健壮老年人认知衰退的预防。背景与依据:认知衰退及相关痴呆正日益成为一场公共卫生危机。尽管年龄和遗传是不可改变的风险因素,但饮食是预防和增强韧性的关键可改变因素。瘦牛肉提供了一种独特的营养基质——包括维生素B12、血红素铁、锌、硒、肌酸和胆碱——可能支持大脑结构和功能的多个方面。基于血液的生物标志物的最新进展,使得能够灵敏检测神经病理过程以及生活方式干预所引发的神经可塑性。本项目旨在超越观察性数据,通过评估膳食牛肉干预的直接分子影响,揭示赋予脑健康的生物学机制。研究目标:本研究的总体目标是确定定期食用瘦牛肉对健康老年人脑健康分子谱的影响。主要目的是量化与匹配的非牛肉对照相比,为期2周的瘦牛肉干预后血浆磷酸化tau-217(p-tau217)的个体内变化。次要和探索性目标包括测量淀粉样蛋白β 42/40比值(Aβ42/40)和脑源性神经营养因子(BDNF)的个体内变化,表征血浆脂质组的整体变化,并通过营养生物标志物探索作用机制。研究设计:本研究设计为双臂、随机、对照、交叉喂养试验。二十名总体健康的成年人(年龄65岁及以上)将按区组随机化(1:1)分配,首先开始干预阶段或对照阶段。干预阶段:连续14天每日摄入156克(5.5盎司)瘦牛肉。对照阶段:连续14天每日摄入等热量、蛋白质匹配的非牛肉对照。两个阶段之间将间隔两周的洗脱期,以消除生理残留效应。序列分配将随机化并平衡以
【主题与分类】
主题标签:Healthy Aging、Brain Health、Cardiometabolic Health、Normal Aging。本站分类:神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07623785
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07623785
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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:健康老龄化、脑健康、心血管代谢健康、正常衰老、健壮老年人认知衰退的预防。背景与依据:认知衰退及相关痴呆正日益成为公共卫生危机。虽然年龄和遗传是不可改变的风险因素,但饮食是预防和增强韧性的关键可改变因素。瘦牛肉提供独特的营养基质——包括维生素B12、血红素铁、锌、硒、肌酸和胆碱——可能支持大脑结构和功能的多个方面。基于血液的生物标志物的最新进展使得能够灵敏检测神经病理过程以及生活方式干预引起的神经可塑性。本项目旨在超越观察性数据,通过评估膳食牛肉干预的直接分子影响,揭示赋予脑健康的生物学机制。研究目标:本研究的总体目标是确定定期食用瘦牛肉对健康老年人脑健康分子谱的影响。
主要目的是量化在为期2周的瘦牛肉干预后,与匹配的非牛肉对照相比,血浆磷酸化tau-217(p-tau217)的个体内变化。次要和探索性目的包括测量淀粉样蛋白β 42/40比值(Aβ42/40)和脑源性神经营养因子(BDNF)的个体内变化,描述血浆脂质组的整体变化,并通过营养素生物标志物探索作用机制。研究设计:本研究设计为双臂、随机、对照、交叉喂养试验。二十名总体健康的成年人(年龄65岁及以上)将按1:1进行区组随机化,以干预阶段或对照阶段作为起始阶段。干预阶段:每日摄入156克(5.5盎司)瘦牛肉,持续14天。对照阶段:每日摄入等热量、蛋白质匹配的非牛肉对照,持续14天。两个阶段之间将设置为期两周的洗脱期,以消除生理 carryover 效应。顺序分配将随机化并平衡以
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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