毛丝鼠作为新型妊娠动物模型的数据

家养长尾毛丝鼠是适合的妊娠动物模型:常仅怀一胎,妊娠期105–115天,胎盘为血单绒膜迷路型,与人类绒毛血单绒膜胎盘可比

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医学影像Pregnant animal modelsPlacentaImagingComparative BiologyChinchilla
Data from: The chinchilla as a novel animal model of pregnancy

基本信息

模态
医学影像
大小
0.991296793 GB
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-10-01

资源简介

毛丝鼠作为新型妊娠动物模型的数据

Data from: The chinchilla as a novel animal model of pregnancy

家养长尾毛丝鼠是适合的妊娠动物模型:常仅怀一胎,妊娠期105–115天,胎盘为血单绒膜迷路型,与人类绒毛血单绒膜胎盘可比。概念验证研究证明其在实验室可行,并显示其作为产科研究动物模型及胎盘无创测量的潜力。研究以体内超极化MRI和体外qPCR测胎盘与胎儿代谢,以离体对比增强CT血管成像测胎盘血管,以体内全身CT测整体解剖(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2017。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):选择最合适的动物来构建人类产科模型时,有几个参数很重要,包括妊娠期、每胎胎儿数和胎盘结构。家养长尾毛丝鼠(Chinchilla lanigera)是一种非常合适且恰当的妊娠动物模型,其通常只携带一个后代,并且妊娠期长达105–115天。此外,毛丝鼠胎盘属于血单绒毛膜迷路型,因此可与人类的绒毛型血单绒毛膜胎盘相媲美。这项概念验证研究证明了在实验室环境中的可行性,并证明了妊娠毛丝鼠作为产科研究动物模型的潜力,以及其用于胎盘无创测量的潜在用途。我们展示了对胎盘和胎儿代谢的测量(通过体内超极化MRI和体外qPCR分析予以证明)、胎盘血管的测量(通过离体对比增强CT血管造影予以证明)以及整体解剖结构的测量(通过体内全身CT予以证明)。

【主题与分类】

主题标签:Pregnant animal models、Placenta、Imaging、Comparative Biology、Chinchilla。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.9cp3j

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.9cp3j

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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;
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    • 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。

数据集大小约 991.3 MB。

数据说明

选择最合适的动物来构建人类产科模型时,有几个参数很重要,包括妊娠期、每胎胎儿数和胎盘结构。家养长尾毛丝鼠(Chinchilla lanigera)是一种非常合适且恰当的妊娠动物模型,其通常只携带一个后代,并且妊娠期长达105–115天。此外,毛丝鼠胎盘属于血单绒毛膜迷路型,因此可与人类的绒毛型血单绒毛膜胎盘相媲美。这项概念验证研究证明了在实验室环境中的可行性,并证明了妊娠毛丝鼠作为产科研究动物模型的潜力,以及其用于胎盘无创测量的潜在用途。我们展示了对胎盘和胎儿代谢的测量(通过体内超极化MRI和体外qPCR分析予以证明)、胎盘血管的测量(通过离体对比增强CT血管造影予以证明)以及整体解剖结构的测量(通过体内全身CT予以证明)。

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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