肠道菌群失调与粪便-血清代谢模式与肺结核及肺结核合并2型糖尿病相关

该数据集来自omicsdi.org,聚焦肺结核(PTB)及肺结核合并2型糖尿病(PTB-DM)患者的肠道菌群与粪便-血清代谢特征

omicsdi
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其他分类Metabolomics
Disorders of gut microbiota and fecal-serum metabolic patterns are associated with pulmonary tuberculosis and pulmonary tuberculosis co-morbid type 2 diabetes mellitus

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

肠道菌群失调与粪便-血清代谢模式与肺结核及肺结核合并2型糖尿病相关

该数据集来自omicsdi.org,聚焦肺结核(PTB)及肺结核合并2型糖尿病(PTB-DM)患者的肠道菌群与粪便-血清代谢特征。源站描述显示,PTB患者和PTB-DM患者的肠道菌群α多样性和β多样性显著降低,厚壁菌门中Lachnospiraceae和Ruminococcaceae丰度在PTB患者中下调并在PTB-DM患者中进一步减少;对冷冻血清和粪便样本的非靶向代谢组学分析涉及苯丙氨酸、酪氨酸和色氨酸生物合成、精氨酸和脯氨酸代谢、色氨酸代谢及组氨酸代谢等通路。该数据可用于探索糖尿病增加肺结核易感性的分子机制及共病相关微生物与代谢标志物(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:肺结核(PTB)和糖尿病(DM)是常见的慢性疾病,对人类健康有重大影响。DM患者更易患PTB,而PTB会加重糖尿病相关并发症。然而,DM患者对PTB感染易感性增强的复杂分子机制仍知之甚少。结果:PTB患者和PTB-DM患者的肠道菌群α多样性和β多样性显著降低。此外,厚壁菌门中Lachnospiraceae和Ruminococcaceae科的丰度在PTB患者中下调,并在PTB-DM患者中进一步减少。另一方面,对冷冻血清和粪便样本的非靶向代谢组学分析表明,涉及苯丙氨酸、酪氨酸和色氨酸生物合成、精氨酸和脯氨酸代谢、色氨酸代谢及组氨酸代谢等。

【主题与分类】

主题标签:Metabolomics。本站分类:呼吸系统疾病/肺结核。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/metabolights_dataset/MTBLS8729

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源站:https://omicsdi.org/dataset/metabolights_dataset/MTBLS8729

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据说明

背景:肺结核(PTB)和糖尿病(DM)是常见的慢性疾病,对人类健康具有重大影响。DM患者更易感染PTB,而PTB会加重糖尿病相关并发症。然而,DM患者对PTB感染易感性增强的复杂分子机制仍知之甚少。结果:PTB患者和PTB-DM患者的肠道菌群α多样性和β多样性均显著降低。此外,厚壁菌门中毛螺菌科和瘤胃球菌科的丰度在PTB患者中下调,并在PTB-DM患者中进一步减少。另一方面,对冷冻血清和粪便样本进行的非靶向代谢组学表明,苯丙氨酸、酪氨酸和色氨酸生物合成,精氨酸和脯氨酸代谢,色氨酸代谢以及组氨酸代谢等在PTB患者和PTB-DM患者中持续且显著改变,大多数代谢物显著上调。丝氨酸、脯氨酸、组氨酸等氨基酸在PTB和PTB-DM患者中均显著升高。

相关网络分析揭示了共享微生物生物标志物与共享代谢通路之间的关系。结论:本研究有助于探索PTB患者及PTB合并糖尿病患者的关键诊断生物标志物。具体而言,在PTB和PTB-DM患者中,发现了g-Roseburia、g-Ruminococcaceae_UCG.013、g-Ruminococcaceae_NK4A214、g-Lachnospiraceae_unclassified和g-Firmicutes_unclassified属的共享减少,此外还有甘氨酸、丝氨酸和组氨酸等氨基酸的显著调节。我们的研究拓展了对PTB和PTB-DM患者中肠道微生物群、粪便代谢物和血清代谢物之间复杂联系的理解。

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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