GLP-1激动剂对肥胖青少年女性PCOS患者神经生殖功能的影响

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦肥胖青少年女性多囊卵巢综合征(PCOS)患者,探讨胰高血糖素样肽-1(GLP-1)激动剂对神经生殖功能的影响

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clinicaltrials
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其他Obesity (Disorder)
Effects of Glucagon-like Peptide-1 (GLP-1) Agonist in Neuro-reproductive Function in Obese Adolescent Females With Polycystic Ovary Syndrome (PCOS)

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-29

资源简介

GLP-1激动剂对肥胖青少年女性PCOS患者神经生殖功能的影响

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦肥胖青少年女性多囊卵巢综合征(PCOS)患者,探讨胰高血糖素样肽-1(GLP-1)激动剂对神经生殖功能的影响。源站描述涵盖儿童肥胖流行趋势、下丘脑-垂体-性腺轴(HPG轴)与代谢的关系、GnRH及促性腺激素脉冲式释放机制,以及PCOS作为常见神经内分泌功能障碍的背景。数据可用于研究肥胖对青少年女性生殖内分泌的影响及GLP-1激动剂的潜在干预作用(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:青少年女性多囊卵巢综合征、肥胖(障碍)。过去四十年间,美国儿童肥胖患病率增长了两倍以上,影响每五名青少年女孩中的一人,且在种族和/或族裔少数群体中比例过高。正常的青春期启动和进展依赖于正常的下丘脑-垂体-性腺(HPG)轴,而该轴受全身代谢影响。促性腺激素释放激素(GnRH)和促性腺激素LH、FSH以脉冲方式释放,以产生适当的性类固醇和维持性腺功能。GnRH系统的正常脉冲性会被能量平衡的显著变化(如肥胖)所破坏。多囊卵巢综合征(PCOS)是育龄女性中最常见的神经内分泌功能障碍。胰高血糖素样肽-1(GL-1)是一种由t分泌的肽类激素

【主题与分类】

主题标签:Obesity (Disorder)。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07169136

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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:青少年女性多囊卵巢综合征、肥胖(疾病)。过去四十年间,美国儿童肥胖患病率增长了两倍多,影响五分之一的青春期女孩,且在种族和/或少数族裔群体中比例更高。正常的青春期启动和进展依赖于正常的下丘脑-垂体-性腺(HPG)轴,而该轴受全身代谢影响。促性腺激素释放激素(GnRH)及促性腺激素LH和FSH以脉冲方式释放,以维持适当的性类固醇生成和性腺功能。能量平衡的显著变化(如肥胖)会破坏GnRH系统的正常脉冲性。多囊卵巢综合征(PCOS)是育龄女性最常见的神经内分泌功能障碍。胰高血糖素样肽-1(GL-1)是一种肽类激素,在摄入葡萄糖和脂肪后由肠道肠内分泌L细胞分泌,可刺激胰腺响应葡萄糖释放胰岛素,减缓胃排空并抑制胰高血糖素分泌。

GLP-1受体存在于下丘脑核团和垂体;据认为,GLP-1可能直接刺激GnRH分泌并部分调节生殖功能。在动物研究中,发现GLP-1可刺激GnRH分泌,调节kisspeptin(Kiss-1)mRNA和GnRH mRNA的表达。GLP-1受体激动剂是已确立的糖尿病治疗药物,同时也是有前景的抗肥胖药物,并已获FDA批准用于治疗肥胖成人和青少年。尽管GLP-1受体激动剂对生殖健康的影响已在临床前试验以及肥胖伴功能性性腺功能减退的男性中进行了研究,但迄今为止尚无研究探讨GLP-1受体激动剂对女性神经内分泌功能的影响,尤其是在青少年中。本提案的目标是收集关键的初步数据,以在一组因PCOS导致月经稀发的肥胖青少年女性中,研究在[原文未完]基础上加用GLP-1激动剂的影响。

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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