香烟烟雾与电子烟气溶胶需RAGE损害内皮功能
该数据集来自 search.dataone.org，围绕香烟烟雾与电子烟气溶胶是否通过 RAGE 导致内皮功能受损这一主题，收录了相关实验研究数据
基本信息
资源简介
香烟烟雾与电子烟气溶胶需RAGE损害内皮功能
Impairment of endothelial function by cigarette smoke and e-cigarette aerosol requires RAGE
该数据集来自 search.dataone.org，围绕香烟烟雾与电子烟气溶胶是否通过 RAGE 导致内皮功能受损这一主题，收录了相关实验研究数据。源站描述显示研究采用麻醉大鼠暴露模型，比较无味罐式电子烟（含或不含游离碱尼古丁 12 mg/mL）与空气暴露，并涉及 RAGE 抑制剂或 DMSO 干预及血流介导舒张（FMD）测量。数据可用于探究电子烟暴露对血管舒缩功能的影响及 RAGE 在其中的作用，属于循环系统疾病相关研究（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）：引言：尽管已知电子烟会对心血管系统造成有害的生理改变，但电子烟诱导血管损伤的分子机制相对尚未被探索。我们研究了抑制 RAGE 是否能阻止急性和慢性电子烟暴露导致的血管舒缩功能损害。假设：RAGE 是电子烟诱导内皮血管舒张损害所必需的。方法：在两种暴露设置中，麻醉大鼠（每组 n=8）暴露于无味罐式电子烟的气溶胶（含或不含游离碱尼古丁 12 mg/mL）或空气。对于急性暴露，暴露在单次会话中进行，使用 Gram REsearch 分析型电子烟机器以 55ml 抽吸，在 5 分钟内进行 10 个周期的脉动式 5 秒暴露。所有大鼠在暴露前 1 小时腹腔注射 RAGEi 或 DMSO。FMD 在暴露前和 10 分钟后测量
【主题与分类】
主题标签：Cardiac output、smoke、Heart rate、Flow-mediated dilation、e-cigarette、advanced glycation end products。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%3Ae7738867afede27fec5ce8306eb24f257b01fb93263e785b1105194a14a81519
使用许可：CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
引言：尽管已知电子烟会对心血管系统造成有害的生理改变，但电子烟诱导血管损伤的分子机制相对尚未被探索。我们研究了抑制RAGE是否能防止急性和慢性电子烟暴露所致的血管舒缩功能损伤。假设：RAGE是电子烟诱导内皮血管舒张损伤所必需的。方法：在两种暴露设置中，麻醉大鼠（每组n=8）暴露于含或不含游离碱尼古丁（12 mg/mL）的无味罐式电子烟气溶胶或空气中。对于急性暴露，暴露在单次会话中进行，使用Gram REsearch分析型电子烟机器抽取55ml，在5分钟内进行10个周期的5秒脉动暴露。所有大鼠在暴露前1小时腹腔注射RAGEi或DMSO。在暴露前和暴露结束后10分钟测量FMD。对于亚急性暴露，暴露由单次会话组…, 对于股动脉直径数据，原始超声数据由Vevo 3100LT微型超声系统（VisualSonics Inc.，加拿大多伦多）采集。
超声图像经自动化系统（Brachial Analyzer，Medical Imaging Applications，Coralville，IA）处理并测量股动脉直径。对于心脏功能数据，原始超声心动图由Vevo 3100LT微型超声系统（VisualSonics Inc.，Toronto，Canada）采集，超声心动图参数由VevoLab软件（VisualSonics Inc.，Toronto，Canada）测量。打开数据文件需要Brachial Analyzer（Medical Imaging Applications，Coralville，IA）和VevoLab软件。详见上文方法部分。
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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