婴儿微生物与代谢物指向儿童神经发育障碍
该数据集来自一项超过二十年的出生队列研究，旨在寻找与神经发育障碍诊断相关的因素。数据覆盖详细的早期纵向问卷，记录感染与抗生素事件、压力、产前因素、家族史等，并包含脐血清代谢组与脂质组、HLA基因型、婴儿微生物群和粪便代谢组等生物标志物
基本信息
资源简介
婴儿微生物与代谢物指向儿童神经发育障碍
Infant microbes and metabolites point to childhood neurodevelopmental disorders
该数据集来自一项超过二十年的出生队列研究，旨在寻找与神经发育障碍诊断相关的因素。数据覆盖详细的早期纵向问卷，记录感染与抗生素事件、压力、产前因素、家族史等，并包含脐血清代谢组与脂质组、HLA基因型、婴儿微生物群和粪便代谢组等生物标志物。在16,440名瑞典儿童中，1,197名后来被诊断为神经发育障碍。该数据可用于研究微生物组与未来诊断的关联，以及早期情绪和胃肠道问题，并探索免疫失调与代谢方面的联系（来源 DataONE）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：本研究对一个出生队列进行了二十多年的随访，以寻找与神经发育障碍（ND）诊断相关的因素。详细的早期纵向问卷记录了感染和抗生素事件、压力、产前因素、家族史等。评估的生物标志物包括脐血清代谢组和脂质组、HLA基因型、婴儿微生物群和粪便代谢组。在16,440名随访的瑞典儿童中，1,197名患上了ND。未来ND诊断总体上以及特定ND亚型（涵盖智力障碍、言语障碍、注意缺陷多动障碍和自闭症）均出现了显著关联。这项研究揭示了微生物组与未来诊断的联系，以及早期出现的情绪和胃肠道问题。研究结果表明与免疫失调和代谢有关，并伴有
【主题与分类】
主题标签：speech disorder、Pediatrics、Intellectual disability、Neurodevelopment、Neurodevelopmental disorders、Metabolomics、Autism spectrum disorder、ADHD、Prospective studies、Microbiome。本站分类：神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3Ab15675f02b8976241f9163dc7c49805ddbaa4bdb03f567983ad80ae786a4ec5f
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- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
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- OpenDataLab:
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
本研究对一个人出生队列进行了二十多年的随访，以寻找与神经发育障碍（ND）诊断相关的因素。详细的生命早期纵向问卷记录了感染和抗生素事件、压力、产前因素、家族史等信息。评估的生物标志物包括脐血清代谢组和脂质组、HLA基因型、婴儿微生物群和粪便代谢组。在随访的16，440名瑞典儿童中，有1，197人发展为ND。研究发现了与未来ND诊断总体及特定ND亚型（涵盖智力障碍、言语障碍、注意缺陷多动障碍和自闭症）显著相关的因素。这项调查揭示了微生物组与未来诊断的联系，以及早期出现的情绪和胃肠道问题。研究结果表明与免疫失调和代谢有关，并受到压力、生命早期感染和抗生素的叠加影响。婴儿生物标志物与风险因素的汇聚……在本项调查中，我们分析了源自ABIS儿童父母在其1岁、3岁和5岁时填写的最早期问卷。
本调查中考虑的最新诊断是在儿童21至23岁时获得的。所有家庭均提供了知情同意书以纳入本研究。ABIS研究获得了林雪平大学和隆德大学研究伦理委员会的批准，批准编号为Dnr 03-092；LiU 287.96、LU 83-97、LiU 321-99，以及林雪平大学Dnr 36287、Dnr 03-513、Dnr 2018/380-32。微生物组和代谢组数据集的深入方法学详见我们在Cell上 accompanying 的手稿。（https://doi.org/10.1016/j.cell.2024.02.035），# Infant microbes and metabolites point to childhood neurodevelopmental disorders https://doi.org/10.5061/dryad.ghx3ffbwj ABIS是一项前瞻性、基于一般人群的队列研究，瑞典南部所有儿童的双亲均被邀请参与。
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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