急性心肌缺血大鼠模型中交感-感觉耦合调节恢复心脏功能的神经免疫学基础数据集

该数据集包含急性心肌缺血大鼠模型的生理检测与分子生物学多模态数据,涵盖心脏功能指标、蛋白质表达及RNA测序基因热图等原始数据,主要用于研究神经免疫调节机制和交感-感觉耦合在心肌缺血后心脏功能恢复中的作用,为心血管疾病的基础与转化研究提供实验支持。

Mendeley Data
浏览 22
心肌缺血模型神经免疫调节
Neuroimmunological basis of sympathetic–sensory coupling modulation to restore cardiac function in an acute myocardial ischemia rat model dataset

基本信息

大小
0.76 GB
创建/更新时间
2026-09-21
版本
v1

资源简介

急性心肌缺血大鼠模型中交感-感觉耦合调节恢复心脏功能的神经免疫学基础数据集

【数据集背景】

本数据集源站标题为《data for ''Neuroimmunological basis of sympathetic–sensory coupling modulation to restore cardiac function in an acute myocardial ischemia rat model''》。源站首次发布:2025-04-17。

【数据内容】

源站原始描述:This is all the original data related to the article "Neuroimmunological basis of sympathetic–sensory coupling modulation to restore cardiac function in an acute myocardial ischemia rat model". This involves the physiological detection and molecular biology data in each figure. At the same time, we have also attached the original data of the gene heat map from the RNA sequencing

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 764.13 MB。数据集 DOI:10.17632/xdfghv3p68.1。

【获取与许可】

源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/xdfghv3p68

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

下载信息

注册下载

需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。

暂未开放

公开下载

无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。

免登录

有偿下载

公开数据集受托下载与技术交付服务。

提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)

暂未开放

当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站:https://data.mendeley.com/datasets/xdfghv3p68

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据说明

该数据集收录了题为《急性心肌缺血大鼠模型中交感-感觉耦合调节恢复心脏功能的神经免疫学基础》研究论文的所有原始数据。数据集包含研究中各图表对应的生理检测数据(如心脏功能指标)与分子生物学数据(如蛋白质表达、细胞因子水平),同时附带了RNA测序生成的基因热图原始数据。数据来源于急性心肌缺血大鼠模型的实验观测,主要用于神经免疫调节机制、交感-感觉耦合在心脏功能恢复中的作用,以及心肌缺血病理生理学等研究方向。

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。

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案