恩格列净在非缺血性HFrEF心肌细胞中的复杂抗心律失常效应
模型包括兔(容量与压力联合超负荷)和小鼠(横向主动脉缩窄,TAC)。数据包含动作电位和离子电流等电生理记录,以独立Excel表分列单个细胞数据与组统计,并按论文图表顺序组织,便于在文件间导航

基本信息
资源简介
恩格列净在非缺血性HFrEF心肌细胞中的复杂抗心律失常效应
Complex antiarrhythmic effects of empagliflozin in non-ischemic HFrEF cardiomyocytes
该数据集为论文《Complex antiarrhythmic effects of empagliflozin in non-ischemic HFrEF cardiomyocytes》的源数据,涵盖恩格列净在非糖尿病、非缺血性慢性射血分数降低型心力衰竭(HFrEF)模型中的心脏电生理效应。模型包括兔(容量与压力联合超负荷)和小鼠(横向主动脉缩窄,TAC)。数据包含动作电位和离子电流等电生理记录,以独立Excel表分列单个细胞数据与组统计,并按论文图表顺序组织,便于在文件间导航。可用于研究恩格列净对HFrEF心肌细胞电生理及心律失常的作用(来源 DataONE)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包含支持论文《Complex antiarrhythmic effects of empagliflozin in non-ischemic HFrEF cardiomyocytes》的源数据。该数据集支持关于恩格列净在已建立的非糖尿病、非缺血性慢性射血分数降低型心力衰竭(HFrEF)模型中的心脏电生理效应的关键发现,模型包括兔(容量与压力联合超负荷)和小鼠(横向主动脉缩窄,TAC)。电生理数据,包括动作电位和离子电流,包含在单独的Excel表中,附有单个细胞数据和组统计。该数据集的结构遵循文章中图表所呈现的数据顺序,并便于在上传的数据文件之间导航。 , , Data from: Complex antiarrhythmic effects of empagliflozin in non-ischemic HFrEF cardiomyocytes Dataset DOI: [10.5061/d
【主题与分类】
主题标签:Ion channels、Heart failure、Rabbits、Arrhythmia、Mice。本站分类:循环系统疾病/心力衰竭。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Acfaed79fe00638999cce226a4eb5dfbba8bb58fdbafa3854f66b0982db7d6cde
下载信息
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
本数据集包含支持题为《恩格列净在非缺血性HFrEF心肌细胞中的复杂抗心律失常效应》一文的源数据。该数据集支持关于恩格列净在已建立的非糖尿病、非缺血性慢性射血分数降低型心力衰竭(HFrEF)模型中的心脏电生理效应的关键发现,这些模型包括兔(容量与压力联合超负荷)和小鼠(横向主动脉缩窄,TAC)。电生理数据,包括动作电位和离子电流,分别收录于独立的Excel工作表中,包含单个细胞数据和组统计数据。数据集的结构遵循文章中图表所呈现的数据顺序,以便于在上传的数据文件之间导航。,,# 数据来源:恩格列净在非缺血性HFrEF心肌细胞中的复杂抗心律失常效应 数据集DOI:10.5061/dryad.hmgqnkb06 ## 数据及文件结构描述 本数据集包含心脏细胞电生理(动作电位和离子电流)数据,分别收录于独立的Excel工作表中,包含单个细胞数据和组统计数据。
该数据集的结构遵循题为《恩格列净在非缺血性HFrEF心肌细胞中的复杂抗心律失常效应》一文中各图所呈现的数据顺序,并便于在已上传的数据文件之间进行导航。有关材料与方法的完整描述,包括实验步骤和仪器设备,请参阅Frontiers in Pharmacology网站上的文章。### 文件与变量#### 文件:Fig1_data_AP.xlsx 描述: 该文件包含来自小鼠和兔心室肌细胞的动作电位(AP)数据,伴有心脏……
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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