文章相关数据集:冠状动脉疾病患者血浆骨桥蛋白与精氨酸通路代谢物的关系

摘要 引言:骨桥蛋白(OPN)参与异位钙化。其循环形式在冠状动脉疾病(CAD)患者中上调。循环 OPN 水平与氧化应激正相关,而氧化应激是内皮功能障碍的主要触发因素之一

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蛋白质回归OPNatherosclerosiscitrullinenitric oxide
Dataset related to the article "Relationship Between Plasma Osteopontin and Arginine Pathway Metabolites in Patients With Overt Coronary Artery Disease"

基本信息

模态
蛋白质
大小
0.000016188 GB
任务类型
回归
许可
Creative Commons Attribution 4.0 International
创建/更新时间
2026-10-12
版本
V1

资源简介

文章相关数据集:冠状动脉疾病患者血浆骨桥蛋白与精氨酸通路代谢物的关系

摘要 引言:骨桥蛋白(OPN)参与异位钙化。其循环形式在冠状动脉疾病(CAD)患者中上调。循环 OPN 水平与氧化应激正相关,而氧化应激是内皮功能障碍的主要触发因素之一

Dataset related to the article "Relationship Between Plasma Osteopontin and Arginine Pathway Metabolites in Patients With Overt Coronary Artery Disease"

【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《Relationship Between Plasma Osteopontin and Arginine Pathway Metabolites in Patients With Overt Coronary Artery Disease》相关的原始数据。摘要 引言:骨桥蛋白(OPN)参与异位钙化。其循环形式在冠状动脉疾病(CAD)患者中上调。循环 OPN 水平与氧化应激正相关,而氧化应激是内皮功能障碍的主要触发因素之一。内皮功能障碍又与精氨酸通路受损导致的一氧化氮(NO)生物利用度降低相关。本研究旨在更好地理解 OPN、氧化应激标志物与精氨酸通路代谢物之间的相关性。方法与结果:分别使用 ELISA 和质谱技术评估循环 OPN 及精氨酸通路/氧化应激代谢物,在 t

【主题与分类】

主题标签:OPN、atherosclerosis、citrulline、nitric oxide。本站分类:循环系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://zenodo.org/record/4526196

使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。

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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。

数据集大小约 16.2 KB。

数据说明

本记录包含与文章《显性冠状动脉疾病患者血浆骨桥蛋白与精氨酸通路代谢物之间的关系》相关的原始数据。摘要 引言:骨桥蛋白(OPN)参与异位钙化。其循环形式在冠状动脉疾病(CAD)患者中上调。循环OPN水平与氧化应激正相关,而氧化应激是内皮功能障碍的主要触发因素之一。内皮功能障碍又与精氨酸通路受损导致的一氧化氮(NO)生物利用度降低相关。本研究旨在更好地理解OPN、氧化应激标志物与精氨酸通路代谢物之间的相关性。方法与结果:分别采用ELISA和质谱技术评估了25名对照受试者和33名显性动脉粥样硬化患者的循环OPN及精氨酸通路/氧化应激代谢物。仅在CAD患者中,OPN与2,3-dinor-8isoPGF2a水平(p = 0.02)、鸟氨酸(p = 0.01)、ADMA(p = 0.001)、SDMA(p = 0.03)和瓜氨酸(p = 0.008)水平呈正相关。

此外,瓜氨酸与ADMA水平呈正相关(p = 0.02),这可能是由于瓜氨酸生物合成途径的其他来源所致。结论:在CAD患者中,OPN与受损的精氨酸/NO途径之间的关联可能在抑制内皮型一氧化氮合酶(eNOS)和/或激活精氨酸酶方面发挥作用。然而,需要进一步研究来验证OPN、氧化应激与精氨酸/NO途径失调之间的因果关系。

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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