p53缺陷下2型糖尿病肠道微生物组测序结果

该数据集为p53缺陷背景下2型糖尿病小鼠的肠道微生物组16s DNA测序结果,来源于search.dataone.org,归入循环系统疾病/其他分类

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基因组分类16s DNA sequenceT2DMIntestinal microorganisms
Gut microbiome sequencing results in type 2 diabetes under p53 deficiency

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

p53缺陷下2型糖尿病肠道微生物组测序结果

Gut microbiome sequencing results in type 2 diabetes under p53 deficiency

该数据集为p53缺陷背景下2型糖尿病小鼠的肠道微生物组16s DNA测序结果,来源于search.dataone.org,归入循环系统疾病/其他分类。源站描述指出p53是肥胖、糖尿病、肝病和心血管疾病中代谢过程的关键调控因子,p53缺陷可加重2型糖尿病小鼠的糖耐量和胰岛素耐量损伤,并通过PI3K/AKT通路影响肝脏糖代谢,同时改变肠道功能与肠道微环境,与T2DM小鼠的肠道功能和菌群组成相关。数据可用于研究p53经肠肝轴调控糖脂代谢的机制及肠道菌群在T2DM中的作用(来源 DataONE,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):p53蛋白已被确定为多种疾病(包括肥胖、糖尿病、肝病和心血管疾病)中代谢过程的关键调控因子。然而,p53通过肠肝轴调控糖脂代谢的确切功能和机制仍有待充分阐明。本研究探讨了p53缺陷对2型糖尿病小鼠的影响,并证明p53缺陷导致更严重的葡萄糖耐量和胰岛素耐量损伤。此外,研究揭示p53可通过PI3K/AKT通路影响肝脏葡萄糖代谢。另外,已观察到p53缺失可改变肠道功能和肠道微环境,从而与T2DM小鼠的肠道功能和微生物群组成相关。具体而言,p53敲低小鼠表现出i

【主题与分类】

主题标签:16s DNA sequence、T2DM、Intestinal microorganisms。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%3A9de1f4538240923a48f9a72f8ec3377e0919b6da590d8be066cbaabcc3f1f2a4

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

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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。

数据说明

p53蛋白已被认定为多种疾病(包括肥胖、糖尿病、肝病和心血管疾病)中代谢过程的关键调节因子。然而,p53通过肠肝轴调控糖脂代谢的精确功能和作用机制仍有待充分阐明。本研究探讨了p53缺失对2型糖尿病小鼠的影响,并证明p53缺失导致葡萄糖耐量和胰岛素耐量受损更为严重。此外,研究还揭示p53可通过PI3K/AKT通路影响肝脏葡萄糖代谢。另外,已观察到p53缺失可改变肠道功能和肠道微环境,从而与T2DM小鼠的肠道功能和微生物群组成相关。具体而言,p53敲低小鼠在接受HFD(高脂饮食)后表现出回肠消化、吸收和结肠分泌功能受损。

此外,在p53缺陷状态下2型糖尿病的肠道微生物组测序结果 数据集DOI:10.5061/dryad.2280gb641 ## 数据和文件结构描述 将小鼠置于清洁笼中,自然排便后,用无菌镊子采集粪便样本。将0.1 g粪便样本置于无菌EP管中,并冷冻于-80°C冰箱中。根据MagPure Soil DNA LQ Kit(D635601,Magen,广州,中国)从粪便样本中提取微生物DNA,并使用16S rDNA通用引物对提取的微生物DNA进行扩增。扩增程序如下:95°C预变性5 min,95°C变性30 s,55°C退火30 s,72°C延伸1 min,共30个循环,然后72°C延伸10 min。取5微升PCR产物通过1.5%琼脂糖凝胶电泳进行分析。随后,将PCR产物送至测序公司进行测序

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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