健康与疾病中的血管功能
慢性阻塞性肺疾病、肺动脉高压、心力衰竭和高血压中,血管紧张素II经AT1受体收缩小动脉。年龄增长伴肾素活性与血管紧张素II下降、AT1受体密度增加,但对外周循环影响不明

基本信息
资源简介
健康与疾病中的血管功能
慢性阻塞性肺疾病、肺动脉高压、心力衰竭和高血压中,血管紧张素II经AT1受体收缩小动脉。年龄增长伴肾素活性与血管紧张素II下降、AT1受体密度增加,但对外周循环影响不明。COPD心血管病常见,RAS变化与外周血管功能障碍相关,ACE抑制后外周氧利用改善,但AT1受体敏感性与阻断疗效缺乏系统研究。一氧化氮介导内皮依赖性血管舒张,其生物利用度反映血管健康;老年、COPD及上述心血管病与血管舒张受损相关(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:慢性阻塞性肺疾病、肺动脉高压、心力衰竭、高血压。血管紧张素II(ANG-II)是肾素-血管紧张素级联反应的终产物,通过与动脉血管平滑肌上的血管紧张素受体(AT1)结合,作为强效内源性血管收缩剂发挥作用。随着年龄增长,血浆肾素活性显著下降,同时伴有循环ANG-II减少和AT1受体密度增加。然而,这种与年龄相关的肾素-血管紧张素系统(RAS)适应对外周循环的功能性影响尚不十分明确。同样,近年来已日益明确,心血管疾病是COPD患者发病的主要原因,这可能与血管功能障碍以及与之相关的久坐生活方式的养成有关。在这些患者中,RAS活性的变化与外周血管功能障碍有关,且有强有力的证据表明,血管紧张素转换酶(ACE)抑制后可改善外周氧利用。与老龄人群一样,尚未开展系统研究来评估AT1受体敏感性以及AT1受体阻断对外周血流动力学的效果。普遍存在的物质一氧化氮(NO)现已被认为是内皮依赖性血管舒张的关键通路,NO的生物利用度可作为整体血管健康的指标。已证明心脏危险因素可导致外周动脉和冠状动脉的内皮血管舒张功能受损。冠状动脉血管功能障碍是动脉粥样硬化形成的重要阶段,并与心肌缺血相关。此外,外周血管功能与冠状动脉血管功能障碍有关,这可能对健康筛查具有重要临床意义。内皮依赖性血管舒张受损与老年人、COPD患者以及包括肺动脉高压和心力衰竭(HF)在内的大多数心血管疾病相关,尽管这种……的功能性后果
【主题与分类】
主题标签:Chronic Obstructive Pulmonary Disease、Pulmonary Artery Hypertension、Heart Failure、Hypertension。本站分类:循环系统疾病/心力衰竭。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02966665
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02966665
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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
疾病:慢性阻塞性肺疾病、肺动脉高压、心力衰竭、高血压。血管紧张素II(ANG-II)是肾素-血管紧张素级联反应的终产物,通过与动脉血管平滑肌上的血管紧张素受体(AT1)结合,作为强效内源性血管收缩剂发挥作用。随着年龄增长,血浆肾素活性显著下降,同时伴有循环ANG-II减少和AT1受体密度增加。然而,这种与年龄相关的肾素-血管紧张素系统(RAS)适应对外周循环的功能性影响尚不十分明确。同样,近年来已日益明确,心血管疾病是COPD患者发病的主要原因,这可能与血管功能障碍以及与之相关的久坐生活方式的养成有关。在这些患者中,RAS活性的变化与外周血管功能障碍有关,且有强有力的证据表明,血管紧张素转换酶(ACE)抑制后可改善外周氧利用。与老龄人群一样,尚未开展系统研究来评估AT1受体敏感性以及AT1受体阻断对外周血流动力学的效果。普遍存在的物质一氧化氮(NO)现已被认为是内皮依赖性血管舒张的关键通路,NO的生物利用度可作为整体血管健康的指标。已证明心脏危险因素可导致外周动脉和冠状动脉的内皮血管舒张功能受损。冠状动脉血管功能障碍是动脉粥样硬化形成的重要阶段,并与心肌缺血相关。此外,外周血管功能与冠状动脉血管功能障碍有关,这可能对健康筛查具有重要临床意义。内皮依赖性血管舒张受损与老年人、COPD患者以及包括肺动脉高压和心力衰竭(HF)在内的大多数心血管疾病相关,尽管这种……的功能性后果
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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