谷胱甘肽缺乏程度与氧化还原失衡取决于线粒体疾病亚型和临床状态
该数据集来自 search.dataone.org，聚焦线粒体疾病患者的全血谷胱甘肽氧化还原状态。源站描述显示，研究采用敏感串联质谱法精确量化全血还原型（GSH）与氧化型（GSSG）谷胱甘肽水平，并用 Nernst 方程计算谷胱甘肽氧化还原电位，比较线粒体疾病患者（n=58）与健康对照（n=59）的
基本信息
资源简介
谷胱甘肽缺乏程度与氧化还原失衡取决于线粒体疾病亚型和临床状态
Degree of glutathione deficiency and redox imbalance depend on subtype of mitochondrial disease and clinical status
该数据集来自 search.dataone.org，聚焦线粒体疾病患者的全血谷胱甘肽氧化还原状态。源站描述显示，研究采用敏感串联质谱法精确量化全血还原型（GSH）与氧化型（GSSG）谷胱甘肽水平，并用 Nernst 方程计算谷胱甘肽氧化还原电位，比较线粒体疾病患者（n=58）与健康对照（n=59）的差异，并考察不同线粒体疾病亚型与临床严重程度下的变化。数据可用于分析氧化应激与氧化还原失衡，支撑相关回归或预测建模（来源 DataONE，CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：线粒体疾病与能量产生减少和氧化还原失衡相关。谷胱甘肽在氧化还原信号传导和保护细胞免受氧化损伤中发挥核心作用。为了解线粒体功能障碍对体内氧化还原状态的影响，并确定其如何随线粒体疾病亚型和临床严重程度而变化，我们使用敏感的串联质谱测定法，在大型线粒体疾病患者队列中精确量化全血还原型（GSH）和氧化型（GSSG）谷胱甘肽水平。谷胱甘肽氧化还原电位使用 Nernst 方程计算。与健康对照（n = 59）相比，线粒体疾病患者（n = 58）作为一个群体显示出显著的氧化还原失衡（氧化还原电位 −251 mV±9.7，p<0.0001），氧化水平较对照（−260 mV±6.4）增加约 9 mV。在 underlying th
【主题与分类】
主题标签：glutathione、Mitochondrial disease、Oxidative stress、redox potential。本站分类：循环系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3Ab0de053e30c3c95645f96aa4239083ff9a947ca141111d9eef7d1dfb028d3c36
使用许可：CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
线粒体疾病与能量产生减少和氧化还原失衡相关。谷胱甘肽在氧化还原信号传导和保护细胞免受氧化损伤中发挥核心作用。为了了解线粒体功能障碍对体内氧化还原状态的影响，并确定这种影响如何因线粒体疾病亚型和临床严重程度而异，我们采用灵敏的串联质谱检测方法，精确量化了一个大型线粒体疾病患者队列的全血还原型谷胱甘肽（GSH）和氧化型谷胱甘肽（GSSG）水平。谷胱甘肽氧化还原电位采用能斯特方程计算。与健康对照（n = 59）相比，线粒体疾病患者（n = 58）作为一个群体表现出显著的氧化还原失衡（氧化还原电位 −251 mV±9.7，p<0.0001），其氧化水平较对照（−260 mV±6.4）升高约9 mV。这一异常的基础是线粒体疾病患者全血GSH水平（p = 0.0008）和GSH/GSSG比值（p = 0.0002）显著低于对照，而GSSG水平显著高于对照（p<0.0001）。
在所有线粒体疾病亚组中，氧化还原电位显著更偏向氧化态，包括Leigh综合征（n=15）、电子传递链异常（n=10）、线粒体脑肌病伴乳酸酸中毒和卒中样发作（n=8）、mtDNA缺失综合征（n=7）、mtDNA耗竭综合征（n=7）以及其他杂类线粒体疾病（n=11）。因代谢危象住院的患者（n=7）在−242 mV±7时表现出最大程度的氧化还原失衡。外周全血GSH和GSSG水平是有前景的线粒体功能障碍生物标志物，并可能有助于了解氧化应激在各种线粒体疾病病理生理学中的作用。特别是，氧化还原电位的评估可能有助于在临床试验中监测临床状态或对氧化还原调节疗法的反应。
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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