肥胖与性激素交互促进特发性颅内高压肥胖啮齿模型脑脊液高动力学

该数据集来自 NCBI GEO(GSE232814),包含肥胖雌性 Zucker 大鼠及辅助睾酮干预模型的脑脊液动力学与脉络丛功能研究数据,采用体内实验、磁共振成像、质谱和转录组学方法,文件为 series matrix 表达谱数据

geo
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基因组分类GPL2594710116
GSE232814: Obesity and sex hormones interact to promote CSF hyperdynamics in an obese rodent model of idiopathic intracranial hypertension

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

肥胖与性激素交互促进特发性颅内高压肥胖啮齿模型脑脊液高动力学

Obesity and sex hormones interact to promote CSF hyperdynamics in an obese rodent model of idiopathic intracranial hypertension

该数据集来自 NCBI GEO(GSE232814),包含肥胖雌性 Zucker 大鼠及辅助睾酮干预模型的脑脊液动力学与脉络丛功能研究数据,采用体内实验、磁共振成像、质谱和转录组学方法,文件为 series matrix 表达谱数据。可用于探究肥胖与性激素交互对特发性颅内高压脑脊液动力学的影响及相关分子机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 18 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):特发性颅内高压(IIH)是一种表现为颅内压(ICP)升高、视觉障碍和严重头痛的综合征。IIH 主要影响年轻肥胖女性,但也可发生于任何年龄、BMI 和性别的个体。IIH 的特征是全身代谢失调,并伴有雄激素水平升高的特征。然而,肥胖/激素扰动对脑脊液(CSF)动力学的贡献仍未解决。我们采用肥胖雌性 Zucker 大鼠和辅助睾酮来揭示 IIH 的因果驱动因素。ICP 和 CSF 动力学通过体内实验和磁共振成像确定,睾酮水平通过质谱法评估,脉络丛功能通过转录组学揭示。肥胖大鼠的 CSF 睾酮水平未受干扰,ICP 或 CSF 动力学无变化。慢性辅助睾酮治疗

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 0 B。

【主题与分类】

主题标签:GPL25947、10116。本站分类:循环系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE232814

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 01 202,引用时请注意版本时效。

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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

特发性颅内高压(IIH)是一种表现为颅内压(ICP)升高、视觉障碍和严重头痛的综合征。IIH主要影响年轻肥胖女性,但也可发生于任何年龄、BMI和性别的个体。IIH的特征是全身性代谢失调,并伴有雄激素水平升高的特征。然而,肥胖/激素扰动对脑脊液(CSF)动力学的贡献仍未明确。我们采用肥胖雌性Zucker大鼠并辅以睾酮,以揭示IIH的因果驱动因素。通过体内实验和磁共振成像测定ICP和CSF动力学,通过质谱法评估睾酮水平,并通过转录组学揭示脉络丛功能。肥胖大鼠的CSF睾酮水平未受扰动,ICP或CSF动力学也无变化。对肥胖大鼠进行慢性辅助睾酮治疗提高了CSF分泌速率,但由于这些大鼠的CSF引流能力升高,对ICP没有影响。

因此,肥胖本身不足以重现IIH症状,但通过辅助睾酮治疗可调节脑脊液动力学,模拟在女性IIH患者中观察到的雄激素过多现象。因此,肥胖诱导的雄激素失调可能在IIH的疾病机制中起着至关重要的作用。

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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