主动脉弓缩窄术诱导小鼠肥厚型心肌病模型

该数据集包含通过主动脉弓缩窄术诱导的小鼠肥厚型心肌病模型的多模态数据,涵盖心脏组织病理学图像(如HE染色、马松染色显示的纤维化和胶原沉积)以及超微结构图像(如电镜下的线粒体异常),主要用于心血管疾病领域研究,特别是肥厚型心肌病的病理机制分析和实验治疗验证。

国家人类疾病动物模型资源库国家人类疾病动物模型资源库
中国科技资源共享网
2026-05-29 更新
浏览 24
手术模型C57BL/6J小鼠手术造模基础医学肥厚型心肌病模型
Mouse Hypertrophic Cardiomyopathy Model Induced by Transverse Aortic Constriction

基本信息

许可
完全共享
创建/更新时间
2026-05-29

资源简介

主动脉弓缩窄术诱导小鼠肥厚型心肌病模型

【一句话概览】

主动脉弓缩窄术可诱导小鼠肥厚型心肌病模型。该模型表现为心肌肥厚、心功能下降、心肌细胞间胶原沉积,HE染色及马松染色显示心肌纤维化样改变,心肌细胞坏死增多。电镜显示心肌细胞缺氧,线粒体形态及功能异常。马松结果显示,TAC手术组心脏出现胶原沉积。该模型使用C57BL/6J小鼠,属于手术造模的基础医学肥厚型心肌病模型,许可为完全共享(来源 eScience,完全共享 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2018-07-20。

【数据内容】

源站原始描述:心肌肥厚,心功能下降,心肌细胞间胶原沉积,HE染色及马松染色显示心机纤维化样改变,心肌细胞坏死增多。电镜显示心肌细胞缺氧,线粒体形态及功能异常。马松结果显示,TAC手术组心脏出现胶原沉积。

中文译文(机器翻译,仅供快速理解,请以原文为准):Cardiac hypertrophy, decreased cardiac function, collagen deposition between cardiomyocytes, HE staining and Masson staining showed myocardial fibrosis-like changes, and increased cardiomyocyte necrosis. Electron microscopy showed cardiomyocyte hypoxia, and abnormal mitochondrial morphology and function. Masson results showed that collagen deposition occurred in the hearts of the TAC surgery group.

【主题与分类】

主题标签:手术模型、C57BL/6J小鼠、手术造模、基础医学、肥厚型心肌病模型。

【获取与许可】

源站页面:http://namr.org.cn

使用许可:完全共享。

规范引用:CSTR:16397.09.0I01001054

【使用注意】

· 源站最后修改于 2021-06-09,引用时请注意版本时效。

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源站:https://escience.org.cn/metadata/detail?cstrId=CSTR:16397.09.0I01001054&id=26630287602500d27cbe230ad26d616e:CSTR:16397.09.0I01001054

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    • 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

该数据集是一个基于主动脉弓缩窄术(TAC)诱导的小鼠肥厚型心肌病模型数据集,主要包含心脏组织病理学和超微结构数据。具体内容包括:HE染色和马松染色显示的心肌纤维化、胶原沉积及心肌细胞坏死情况;电子显微镜观察的心肌细胞缺氧、线粒体形态与功能异常等超微结构变化。数据来源于实验小鼠模型,通过TAC手术构建心肌肥厚和心功能下降的病理状态,适用于心血管疾病研究,特别是肥厚型心肌病的发病机制、病理特征及潜在治疗靶点的探索。

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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