母乳:微生物转录组谱对儿童特应性随时间的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,关注母乳中微生物转录组谱(尤其是 microRNA)对儿童特应性(Atopy)随时间发展的影响

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clinicaltrials
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基因组预测AtopyAtopic Dermatitis EczemaWheezingFood Allergy in Infants
Breast Milk: Influence of the Micro-transcriptome Profile on Atopy in Children Over Time

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

母乳:微生物转录组谱对儿童特应性随时间的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,关注母乳中微生物转录组谱(尤其是 microRNA)对儿童特应性(Atopy)随时间发展的影响。覆盖的疾病状态包括 Atopy、Atopic Dermatitis Eczema、Wheezing 以及 Food Allergy in Infants。数据可用于探究纯母乳喂养超过三个月降低婴儿特应性风险的机制,分析母乳 microRNA 通过保护性囊泡转移至婴儿肠道并功能性整合以影响发育过程,进而预测或解释儿童特应性发生发展(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Atopy、Atopic Dermatitis Eczema、Wheezing、Food Allergy in Infants。Atopy 是一种常见病症,常在婴儿期出现,表现为特应性皮炎(AD)、喘息或食物过敏。Atopy 源于对环境过敏原的免疫反应增强,这种反应似乎从婴儿期就被印记。触发特应性病症的发育起源尚未完全清楚。纯母乳喂养超过三个月已被证明可降低婴儿特应性风险,但尚不清楚母乳(MBM)如何赋予这种益处。一种解释可能是 microRNA(miRNA),这是一种调节蛋白质产生的非编码分子,在 MBM 中高度集中。在患有特应性病症的人类中,miRNA 表达“改变”。因此,包装在保护性囊泡内的 MBM miRNA 可能被转移到婴儿肠道,并可能在功能上被整合以启动发育

【主题与分类】

主题标签:Atopy、Atopic Dermatitis Eczema、Wheezing、Food Allergy in Infants。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04017520

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数据说明

条件:特应性、特应性皮炎湿疹、喘息、婴儿食物过敏。特应性是一种常见病症,通常在婴儿期出现,表现为特应性皮炎(AD)、喘息或食物过敏。特应性源于对环境过敏原的免疫反应增强,这种反应似乎从婴儿期就已烙印。触发特应性病症的发育起源尚未完全明了。超过三个月的纯母乳喂养已被证明能降低婴儿特应性风险,但母体母乳(MBM)如何赋予这种益处尚不清楚。一种解释可能是微小RNA(miRNAs),这些非编码分子调节蛋白质生产,并在MBM中高度集中。在患有特应性病症的人类中,miRNA表达“改变”。因此,包裹在保护性囊泡内的MBM miRNAs可能转移到婴儿肠道,并可能在功能上被整合,以促进婴儿免疫系统的发育。本研究将跟踪221对母乳喂养的母婴组合,从出生后12个月,并检查婴儿MBM miRNA暴露与婴儿特应性风险之间的关系。

本研究旨在探讨母乳中的免疫相关miRNA水平是否影响婴儿特应性风险,后者定义为出生后前12个月内发生特应性皮炎、喘息或食物过敏。研究目标包括:1)描述出生后前4个月(即发挥保护效益的时期)母乳中免疫相关miRNA的纵向变化特征;2)比较特应性与非特应性母婴配对的母乳miRNA谱;3)确定婴儿唾液miRNA浓度是否与母乳miRNA水平相关;4)探索可能影响母乳miRNA水平的医学、人口学及环境因素;5)考察唾液miRNA与特应性相关细胞因子之间的关系。基于我们的初步研究——该研究鉴定出在母乳中富集且在特应性儿童唾液中“改变”的免疫相关miRNA——研究者假设:1)母乳中miR-146b、miR-21、miR-148b和miR-375的浓度将

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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