帕金森病患者靶向氨基酸补充剂研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于神经系统疾病中的帕金森病主题,聚焦特发性帕金森病患者服用靶向氨基酸补充剂的研究

基本信息
资源简介
帕金森病患者靶向氨基酸补充剂研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于神经系统疾病中的帕金森病主题,聚焦特发性帕金森病患者服用靶向氨基酸补充剂的研究。源站描述显示这是一项前瞻性、双盲、随机对照试验,采用重复测量设计,参与者在标准化低蛋白餐后2-3小时口服常规剂量L-Dopa药物,随后接受乳清蛋白补充剂、靶向氨基酸补充剂或等氮安慰剂饮料三种干预之一。数据可用于帕金森病营养干预与药物相互作用研究,支持干预分组识别与结局分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:帕金森病,特发性。这是一项前瞻性、双盲、随机对照试验,采用重复测量设计。在通过电话筛查并完成包含额外面对面筛查和描述性信息收集的初次访视后,参与者将被邀请参加三次实验会话。在三个不同的日子,患有特发性帕金森病且服用稳定剂量多巴胺替代药物的参与者,在标准化低蛋白餐后2-3小时,将口服常规剂量的L-Dopa药物,然后接受三种干预之一:1)WP-S:乳清蛋白补充剂(20克),2)AA-S:靶向氨基酸补充剂(氨基酸负荷相当于乳清蛋白饮料),3)CON-S:等氮安慰剂饮料(氨基酸负荷相当于乳清蛋白饮料),pres
【主题与分类】
主题标签:Parkinson Disease, Idiopathic。本站分类:神经系统疾病/帕金森病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06954662
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06954662
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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
疾病:特发性帕金森病。这是一项采用重复测量设计的前瞻性、双盲、随机对照试验。在通过电话筛查并完成初次访视(包括额外的面对面筛查和描述性信息收集)后,参与者将被邀请参加三次实验性 sessions。在三个不同的日子,患有特发性帕金森病且服用稳定剂量多巴胺替代药物的参与者,在标准化低蛋白餐后2-3小时,将口服习惯剂量的左旋多巴药物,然后进行以下三种干预之一:1)WP-S:乳清蛋白补充剂(20 g),2)AA-S:靶向氨基酸补充剂(氨基酸负荷与乳清蛋白饮料相当),3)CON-S:等氮安慰剂饮料(氨基酸负荷与乳清蛋白饮料相当),以随机且平衡的方式开具。在用药前及用药后长达3小时内,将每15分钟采集一次血样,持续90分钟,此后每30分钟采集一次,然后使用高效液相色谱法分析以确定循环左旋多巴和氨基酸谱。
在该观察期内,将每30分钟测量一次运动症状(运动障碍学会-统一帕金森病评定量表第3部分(MDS-UPDRS III)、手指敲击试验和计时起立-行走测试)和非运动症状(心境状态量表,含抑郁、疲劳和焦虑的成分分析)的变化。所有补充剂将由一家独立的营养补充剂公司根据以下配方以编码预包装信封的形式提供用于研究,以确保双盲。乳清蛋白补充剂(WP-S):乳清蛋白是所有乳制品中发现的主要蛋白质之一。它是一种完全蛋白质,因为它含有所有必需氨基酸。此前已进行过一项研究,探讨乳清蛋白补充剂对健康和疾病的长期(6个月)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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




