血浆短链脂肪酸与 COPD 及 COPD 表型相关的数据与代码
该数据集来自一项单中心病例对照研究，包含 130 例 COPD 患者和 103 例对照，采用同位素标记气相色谱-串联质谱法对血浆中八种短链脂肪酸（α-methylbutyrate、valerate、propionate、isovalerate、isobutyrate、formate、butyrate
基本信息
资源简介
血浆短链脂肪酸与 COPD 及 COPD 表型相关的数据与代码
Data and code from: Plasma short-chain fatty acids are associated with COPD and COPD phenotypes
该数据集来自一项单中心病例对照研究，包含 130 例 COPD 患者和 103 例对照，采用同位素标记气相色谱-串联质谱法对血浆中八种短链脂肪酸（α-methylbutyrate、valerate、propionate、isovalerate、isobutyrate、formate、butyrate 和 acetate）进行定量，并评估其与 COPD 状态及表型（重度阻塞性 COPD、肺气肿、嗜酸性 COPD、频繁急性加重和症状负担）的关联，分析采用校正年龄、性别、吸烟和身体成分的多变量回归。数据可用于探索循环短链脂肪酸与 COPD 及其表型的关联（来源 DOI 解析，Creative Commons Zero v1.0 Unive。
【数据集背景】
源站首次发布：2026。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：短链脂肪酸（SCFAs）是由肠道微生物群产生的代谢物，可能通过调节免疫系统影响 COPD 的发展。本研究考察了循环 SCFA 浓度与 COPD 及 COPD 表型之间的关系。我们报告了一项单中心病例对照研究的结果，包括 130 例 COPD 患者和 103 例对照。使用同位素标记气相色谱-串联质谱法对血浆中的八种 SCFA（α-methylbutyrate、valerate、propionate、isovalerate、isobutyrate、formate、butyrate 和 acetate）进行了定量。使用校正年龄、性别、吸烟和身体成分的多变量回归分析，评估了 SCFA 与 COPD 状态及 COPD 表型（重度阻塞性 COPD、肺气肿、嗜酸性 COPD、频繁急性加重和症状负担）之间的关联。血浆 formate 浓度与 COPD 状态呈负相关
【主题与分类】
主题标签：Chronic obstructive pulmonary disease、Microbiome、Fatty acids。本站分类：呼吸系统疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面：https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.mw6m9069h
使用许可：Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据集大小约 92.0 KB。
数据说明
短链脂肪酸（SCFAs）是肠道微生物群产生的代谢产物，可能通过调节免疫系统影响COPD的发生发展。本研究探讨了循环SCFAs浓度与COPD及COPD表型之间的关系。我们报告了一项单中心病例对照研究的结果，纳入130例COPD患者和103例对照者。采用同位素标记气相色谱-串联质谱法对血浆中8种SCFAs（α-甲基丁酸、戊酸、丙酸、异戊酸、异丁酸、甲酸、丁酸和乙酸）进行了定量检测。采用多变量回归分析评估SCFAs与COPD状态及COPD表型（重度阻塞性COPD、肺气肿、嗜酸性COPD、频繁急性加重和症状负担）之间的关联，并对年龄、性别、吸烟和身体成分进行了校正。血浆甲酸浓度与COPD状态呈负相关（校正OR 0.33；95% CI 0.15至0.66；p = 0.004）。丙酸和异丁酸浓度与重度阻塞性COPD呈负相关（校正OR分别为0.46；95% CI 0.24至0.86；p = 0.018，以及0.33；95% CI 0.14至0.75；p = 0.012）。
丙酸盐浓度也与COPD频繁急性加重呈负相关（校正OR 0.23；95% CI 0.07至0.62；p = 0.007）。异戊酸盐与症状负担（CAT评分）呈正相关（估计值1.76；95% CI 0.20至3.32；p = 0.027）。对于肺气肿或嗜酸性COPD，未观察到一致的关联。SCFA甲酸盐与COPD呈负相关。几种SCFA与特定的COPD表型相关。未来的研究应探究SCFA与COPD关联的潜在机制，并纳入常被忽视的甲酸盐，同时认识到甲酸盐的双重来源。
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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