每周一次口服雷帕霉素对自然发生肥厚型心肌病猫模型的多组学、组织病理学及临床病理学影响:一项初步研究

该数据集包含自然发生遗传性肥厚型心肌病(HCM)猫模型在口服雷帕霉素干预下的多组学、组织病理学和临床病理学数据,数据模态涵盖蛋白质组学、转录组学、组织切片、尿液和血浆样本以及临床表格,主要用于研究雷帕霉素对肥厚心肌的分子机制与治疗效应,为兽医及人类HCM的药物开发和转化医学提供关键实验依据。

DataONE
2023-10-17 更新
浏览 22
RNA-seqLCMSMTORProteomicstranscriptomicssirolimus
Multi-omic, histopathologic, and clinicopathologic effects of once-weekly oral rapamycin in a naturally occurring feline model of hypertrophic cardiomyopathy: A pilot study

基本信息

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0.000011484 GB
创建/更新时间
2023-10-17

资源简介

每周一次口服雷帕霉素对自然发生肥厚型心肌病猫模型的多组学、组织病理学及临床病理学影响:一项初步研究

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Multi-omic, histopathologic, and clinicopathologic effects of once-weekly oral rapamycin in a naturally occurring feline model of hypertrophic cardiomyopathy: A pilot study》。

【数据内容】

源站原始描述:Hypertrophic cardiomyopathy (HCM) remains the single most common cardiomyopathy in cats, with a staggering prevalence as high as 15%. To date, little to no direct therapeutical intervention for HCM exists for veterinary patients. A previous study aimed to evaluate the effects of delayed-release (DR) rapamycin dosing in a client-owned population of subclinical, non-obstructive, HCM-affected cats and reported that the drug was well tolerated and resulted in beneficial LV remodeling. However, the p…

【主题与分类】

主题标签:RNA-seq、LCMS、MTOR、Proteomics、transcriptomics、sirolimus。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256:e4fae9f879ff1037143e14de7a2991f254d8217eee37078aae8d785869a40b31

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    • 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

该数据集来源于一项针对肥厚型心肌病(HCM)的兽医医学研究,聚焦于自然发生遗传性HCM的猫模型。数据集通过一项初步研究构建,收集了9只患有HCM的猫在每周一次口服不同剂量(0.15 mg/kg和0.30 mg/kg)延迟释放雷帕霉素治疗八周后的多组学、组织病理学和临床病理学数据。数据内容包括组织、尿液和血浆水平的蛋白质组学数据以及组织水平的转录组学数据,同时涵盖药物安全性评估和心脏重塑效果。该数据集主要用于研究雷帕霉素在肥厚心肌中的作用机制,探索HCM的潜在治疗策略,并为转化医学研究提供多模态生物医学数据支持。

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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