Alberta BLOOM 早产儿研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于呼吸系统疾病/哮喘分类,主题为 Alberta BLOOM 早产儿研究

University of CalgaryUniversity of Calgary
clinicaltrials
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表格预测Infant ConditionsInfant, Premature, DiseasesAsthmaAsthma in ChildrenInfant ALLAllergy
The Alberta BLOOM Premature Child Study

基本信息

模态
表格
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

Alberta BLOOM 早产儿研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于呼吸系统疾病/哮喘分类,主题为 Alberta BLOOM 早产儿研究。源站描述指出早产儿肠道微生物组变化可能与哮喘和过敏等健康问题相关,但早产儿微生物组特征及其在疾病风险和儿童健康中的作用尚不明确。该研究关注早产儿微生物组与免疫健康如何发展,可用于探索早产儿微生物组特征与哮喘、过敏等疾病风险的关联,支持相关预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:婴儿疾病、早产儿疾病、哮喘、儿童哮喘、婴儿ALL、过敏。早产(妊娠37周前分娩)约发生在十分之一的妊娠中。婴儿早产时,其肠道发育不够成熟。肠道健康的一个重要因素是生活在人体上的大量微生物群落(如细菌等微小生物),称为微生物组。近期研究表明,早产儿更可能经历与哮喘和过敏等健康问题相关的肠道微生物组变化。然而,早产儿的具体微生物组特征及其微生物组在疾病风险和儿童健康中的作用尚不明确。Alberta BLOOM 早产儿研究(PCS)调查早产儿的微生物组和免疫健康如何发展

【主题与分类】

主题标签:Infant Conditions、Infant, Premature, Diseases、Asthma、Asthma in Children、Infant ALL、Allergy。本站分类:呼吸系统疾病/哮喘。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05011071

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05011071

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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。

数据说明

条件:婴儿状况、婴儿、早产、疾病、哮喘、儿童哮喘、婴儿急性淋巴细胞白血病、过敏。早产(妊娠37周前分娩)大约每10次妊娠中发生1次。婴儿早产时,其肠道发育尚不成熟。肠道健康的一个重要因素是生活在人体上的大量微生物群落(如细菌等微小生物),称为微生物组。近期研究表明,早产儿更可能出现与健康问题相关的肠道微生物组变化,如哮喘和过敏。然而,早产儿特定的微生物组特征及其微生物组在疾病风险和儿童健康中的作用尚不明确。阿尔伯塔BLOOM早产儿研究(PCS)旨在调查早产儿微生物组和免疫健康在生命最初几年的发展情况及其与儿童健康结局风险的关联。BLOOM-PCS还将研究早产儿微生物组与足月人群微生物组的差异。

婴儿出生后最初几个月肠道内存在的微生物类型,对儿童期将形成的微生物组有重大影响。妊娠期、分娩过程及出生后最初几个月中有许多环境因素可影响婴儿微生物组的发育。饮食、抗生素暴露、外科手术及分娩方式等因素可强烈影响早期微生物组的发育。本研究将探讨这些因素如何影响早产儿体内早期微生物的类型。本研究假设,特定的微生物模式、演替轨迹和/或代谢产物将与围产期母体和/或婴儿的单一因素或多种因素组合显著相关。此外,早产所致的微生物改变通过免疫机制导致婴儿过敏和哮喘结局。

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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