血清与痰液多组学整合分析揭示ARDS患者预后关键决定因素

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07380997

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数据说明

条件：急性呼吸窘迫综合征（ARDS）、微生物组失调、多组学分析、代谢组学。本研究是一项前瞻性观察性研究，旨在系统表征急性呼吸窘迫综合征（ARDS）患者血清和痰液中的关键微生物特征、代谢物谱和基因表达特征，并评估其与有创机械通气反应及临床结局的关联。将纳入411例符合柏林定义并接受有创机械通气的成人ARDS患者；排除患有显著基础肺部疾病或存在免疫抑制病史的个体。血液和痰液标本将进行高通量测序和代谢组学分析，包括基于16S rRNA的微生物组分析、全转录组RNA测序，以及通过LC-MS/MS进行靶向/非靶向代谢物定量。

呼吸机相关参数（如潮气量、呼气末正压[PEEP]及呼吸系统顺应性）与临床终点（如28天死亡率）将被整合，以建立全面的多组学分析框架。数据预处理将包括批次效应校正、归一化及多重检验校正，并采用错误发现率控制（FDR < 0.05）。差异微生物、代谢物和转录本将通过KEGG通路和基因本体论（GO）富集分析进行功能解读。将进行Spearman相关性分析，以考察组学特征与呼吸机参数之间的关联。关键特征将通过LASSO回归筛选，随后开发随机森林和支持向量机（SVM）模型，以预测机械通气反应及呼吸机诱导肺损伤（VILI）风险。模型性能将通过ROC曲线、曲线下面积（AUC）、校准图及决策曲线分析进行评估。通过整合血清和痰液多组学数据，本研究旨在识别影响有效

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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