丁香酚改善多柔比星诱导心脏毒性的网络药理学与斑马鱼实验原始数据集

该数据集来自 Science Data Bank,围绕丁香酚改善多柔比星诱导心脏毒性开展网络药理学与斑马鱼实验研究,包含网络药理学交集表与 Metascape 富集结果、斑马鱼急性毒性测试、丁香酚等成分干预心脏功能数据、TBHP 诱导 ROS 水平、体外 DPPH 抗氧化数据及流式细胞凋亡率统计表,

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Raw Dataset for the Network Pharmacology and Zebrafish Experimental Study of Eugenol in Ameliorating Doxorubicin-Induced Cardiotoxicity

基本信息

模态
图像
许可
restricted access
创建/更新时间
2026-10-31
版本
V1

资源简介

丁香酚改善多柔比星诱导心脏毒性的网络药理学与斑马鱼实验原始数据集

Raw Dataset for the Network Pharmacology and Zebrafish Experimental Study of Eugenol in Ameliorating Doxorubicin-Induced Cardiotoxicity

该数据集来自 Science Data Bank,围绕丁香酚改善多柔比星诱导心脏毒性开展网络药理学与斑马鱼实验研究,包含网络药理学交集表与 Metascape 富集结果、斑马鱼急性毒性测试、丁香酚等成分干预心脏功能数据、TBHP 诱导 ROS 水平、体外 DPPH 抗氧化数据及流式细胞凋亡率统计表,并附相关图像原始数据图。数据覆盖毒理学、细胞生物学与药理学方向,可用于心脏毒性机制探索、天然产物心脏保护作用评价及网络药理学靶点分析等研究(来源 DOI 解析,restricted access 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):表格数据包括:1. 网络药理学数据集:包括丁香酚靶点与多柔比星诱导心力衰竭靶点的交集表、Metascape 富集结果表 2. 斑马鱼中三种成分急性毒性测试结果表 3. 丁香三种主要成分干预多柔比星诱导心力衰竭后心脏功能影响表 4. 不同浓度丁香酚对斑马鱼多柔比星诱导心力衰竭心脏功能数据表 5. 丁香酚处理斑马鱼中 TBHP 诱导 ROS 水平数据表 6. 体外 DPPH 抗氧化数据表 7. 流式细胞术细胞总凋亡率统计表 图像数据包括:1. 丁香主要成分对斑马鱼多柔比星诱导心力衰竭的干预 2. 不同浓度丁香酚干预的原始数据图

【主题与分类】

主题标签:Toxicology、Cytobiology、Biopharmacy、Biology、Pharmaceutical、Basic medical、Clinical medicine、eugenol、cardiotoxicity、zebrafish。本站分类:循环系统疾病/心力衰竭。

【获取与许可】

源站页面:https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=0d4f6f56c28747d7bddf28057cc5f95a

使用许可:restricted access。

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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

表格数据包括:1. 网络药理学数据集:包括丁香酚靶点与多柔比星诱导心力衰竭靶点的交集表、Metascape富集结果表 2. 三种成分在斑马鱼中的急性毒性试验结果表 3. 丁香三种主要成分干预多柔比星诱导的心力衰竭后对心脏功能影响的表 4. 不同浓度丁香酚对多柔比星诱导的斑马鱼心力衰竭心脏功能数据表 5. 丁香酚处理斑马鱼中TBHP诱导ROS水平的数据表 6. 体外DPPH抗氧化数据表 7. 流式细胞术细胞总凋亡率统计表 图像数据包括:1. 丁香主要成分对多柔比星诱导的斑马鱼心力衰竭的干预 2. 不同浓度丁香酚干预多柔比星诱导的斑马鱼心力衰竭的原始数据图 3. 丁香酚对斑马鱼中TBHP诱导ROS水平的影响 4. WB结果图

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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