FHF1A衍生物FixR靶向心力衰竭心肌细胞致心律失常晚钠电流数据
数据按文章图表顺序组织，便于在文件间导航。可用于研究FHF1A衍生物FixR对心力衰竭中致心律失常晚钠电流的抑制作用及相关机制（来源 DOI 解析，Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可）
基本信息
资源简介
FHF1A衍生物FixR靶向心力衰竭心肌细胞致心律失常晚钠电流数据
Data from: Targeting arrhythmogenic late sodium current by FHF1 A -derivative FixR in heart failure cardiomyocytes
该数据集为文章Targeting arrhythmogenic late sodium current by FHF1A-derivative FixR in heart failure cardiomyocytes的支撑源数据，涵盖转录组分析、电生理（动作电位与离子电流）、形态计量、超声心动图和心电图数据，以独立Excel工作表呈现单细胞数据与组统计。数据按文章图表顺序组织，便于在文件间导航。可用于研究FHF1A衍生物FixR对心力衰竭中致心律失常晚钠电流的抑制作用及相关机制（来源 DOI 解析，Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2026。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：该数据集包含支持题为Targeting arrhythmogenic late sodium current by FHF1A-derivative FixR in heart failure cardiomyocytes的文章的源数据。该数据集支持以下关键发现：成纤维细胞生长因子同源因子1A（FHF1A）衍生物FixR是心力衰竭（HF）转化动物模型中致心律失常晚Na+电流（INa, L）的有效且选择性抑制剂。转录组分析、电生理（动作电位和离子电流）、形态计量、超声心动图和心电图（ECG）数据包含在单独的Excel工作表中，含单个细胞数据和组统计。数据集的结构遵循文章中图表呈现的数据顺序，并便于在上传的数据文件之间导航。
【主题与分类】
主题标签：Heart failure、Ion channels、Voltage-gated sodium channels、Calcium signaling、Electrocardiography、Morphometry、Action potentials、Electrophysiology、Fibroblast growth factor、Arrhythmia。本站分类：循环系统疾病/心力衰竭。
【获取与许可】
源站页面：https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.83bk3jb7g
使用许可：Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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暂未开放公开下载
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使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.5061/dryad.83bk3jb7g
标准获取流程：
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- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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:
数据集大小约 280.1 KB。
数据说明
该数据集包含支持题为《靶向致心律失常性晚钠电流：FHF1A衍生物FixR在心力衰竭心肌细胞中的作用》一文的源数据。该数据集支持以下关键发现：成纤维细胞生长因子同源因子1A（FHF1A）衍生物FixR在心力衰竭（HF）转化动物模型中是一种强效且选择性的致心律失常性晚Na+电流（INa, L）抑制剂。转录组分析、电生理学（动作电位和离子电流）、形态计量学、超声心动图和心电图（ECG）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文章中图表所呈现的数据顺序，便于在上传的数据文件之间进行导航。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
