数据集:Prenylcysteine oxidase 1,动脉粥样硬化中的新参与者

摘要:对动脉粥样硬化病理生理学的研究已显著增进了我们对疾病复杂性的理解,但在机制和药理学方面仍有许多问题未得到解答。我们发现,促氧化酶 Prenylcysteine Oxidase 1(PCYOX1)有助于脂蛋白的氧化,并通过在动脉壁中积累的促动脉粥样硬化脂蛋白在内膜下空间内转运

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蛋白质心血管系统疾病动脉粥样硬化PCYOX1脂蛋白氧化apoE-/-小鼠炎症脂质过氧化
Dataset related to:"Prenylcysteine oxidase 1, a novel player in atherosclerosis "

基本信息

模态
蛋白质
许可
Restricted Access
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

数据集:Prenylcysteine oxidase 1,动脉粥样硬化中的新参与者

摘要:对动脉粥样硬化病理生理学的研究已显著增进了我们对疾病复杂性的理解,但在机制和药理学方面仍有许多问题未得到解答。我们发现,促氧化酶 Prenylcysteine Oxidase 1(PCYOX1)有助于脂蛋白的氧化,并通过在动脉壁中积累的促动脉粥样硬化脂蛋白在内膜下空间内转运

Dataset related to:"Prenylcysteine oxidase 1, a novel player in atherosclerosis "

【数据集背景】

源站首次发布:2020。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):本记录包含与文章《Prenylcysteine oxidase 1, a novel player in atherosclerosis》相关的原始数据。摘要:对动脉粥样硬化病理生理学的研究已显著增进了我们对疾病复杂性的理解,但在机制和药理学方面仍有许多问题未得到解答。我们发现,促氧化酶 Prenylcysteine Oxidase 1(PCYOX1)有助于脂蛋白的氧化,并通过在动脉壁中积累的促动脉粥样硬化脂蛋白在内膜下空间内转运。apoE -/- 小鼠中 PCYOX1 缺陷可延缓动脉粥样硬化进展,与病变易损性特征减少和脂质过氧化水平降低相关,改善血浆脂质谱,并减少炎症。总体而言,我们的发现确定了 PCYOX1 在动脉粥样硬化中一个此前未被发现的生物学作用

【主题与分类】

主题标签:心血管系统疾病、动脉粥样硬化、PCYOX1、脂蛋白氧化、apoE-/-小鼠、炎症、脂质过氧化。本站分类:心血管系统疾病/动脉粥样硬化。

【获取与许可】

源站页面:https://zenodo.org/record/4139777

使用许可:Restricted Access。

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源站:https://doi.org/10.5281/zenodo.4139777

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  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

本记录包含与文章“异戊烯半胱氨酸氧化酶1:动脉粥样硬化中的一个新参与者”相关的原始数据。摘要 动脉粥样硬化病理生理学研究极大地增进了我们对疾病复杂性的理解,但在机制和药理学上仍有许多问题未得到解答。我们发现,促氧化酶异戊烯半胱氨酸氧化酶1(PCYOX1)有助于脂蛋白的氧化,并通过在动脉壁中积累的促动脉粥样硬化脂蛋白在内膜下空间运输。apoE-/-小鼠中PCYOX1的缺失延缓了动脉粥样硬化的进展,与病变易损性特征减少、脂质过氧化水平降低、血浆脂质谱改善以及炎症减轻相关。总之,我们的发现确定了PCYOX1在动脉粥样硬化形成中先前未被发现的生物学作用。

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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