Nrf2 激活对外周动脉疾病大血管、微血管、腿部功能及步行能力的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦外周动脉疾病(PAD)中 Nrf2 激活对大血管、微血管、腿部功能及步行能力的影响

University of NebraskaUniversity of Nebraska
clinicaltrials
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其他Peripheral Artery DiseasePeripheral Vascular DiseasesPeripheral Arterial DiseasePeripheral Arterial Occlusive Disease
Impact of Nrf2 Activation on Macrovascular, Microvascular & Leg Function & Walking Capacity in Peripheral Artery Disease

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

Nrf2 激活对外周动脉疾病大血管、微血管、腿部功能及步行能力的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦外周动脉疾病(PAD)中 Nrf2 激活对大血管、微血管、腿部功能及步行能力的影响。源站描述指出,PAD 全球约影响 2 亿人,特征为后肢与腿部传导动脉粥样硬化斑块形成,可导致运动受限的缺血性肌肉疼痛、软组织溃疡、坏疽乃至截肢。其病理生理涉及大血管功能障碍、微血管功能障碍和肌肉病变,缺血再灌注假说认为间歇性缺血缺氧后快速氧再灌注会产生过量活性氧(ROS)。数据可用于研究 PAD 相关血管与功能机制(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Peripheral Artery Disease, Peripheral Vascular Diseases, Peripheral Arterial Disease, Peripheral Arterial Occlusive Disease. 外周动脉疾病(PAD)估计影响全球 2 亿人,其特征是在后肢和腿部的传导动脉中形成动脉粥样硬化斑块,并导致运动受限的缺血性肌肉疼痛、软组织溃疡、坏疽,最终导致截肢。PAD 的病理生理学是多方面的,包括大血管功能障碍、微血管功能障碍和肌肉病变。对于传导动脉狭窄后发生的组织损伤,一个流行的假说是缺血再灌注假说。在该假说下,间歇性的缺血和缺氧期,随后快速的氧再灌注,最终导致在

【主题与分类】

主题标签:Peripheral Artery Disease、Peripheral Vascular Diseases、Peripheral Arterial Disease、Peripheral Arterial Occlusive Disease。本站分类:心血管系统疾病/外周动脉疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06319339

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:外周动脉疾病、外周血管疾病、外周动脉疾病、外周动脉闭塞性疾病。外周动脉疾病(PAD)影响全球约2亿人,其特征是在背部和腿部的传导动脉中形成动脉粥样硬化斑块,导致运动受限的缺血性肌肉疼痛、软组织溃疡、坏疽,最终导致截肢。PAD的病理生理学是多方面的,包括大血管功能障碍、微血管功能障碍和肌肉病变。对于传导动脉狭窄后发生的组织损伤,一个流行的假设是缺血-再灌注假说。根据这一假说,间歇性的缺血和缺氧期,随后快速的氧再灌注,最终导致缺血组织中产生过量的活性氧(ROS),而ROS的间歇性升高可能加剧线粒体功能的退化。

线粒体受损可能进而导致ROS生成增多,从而形成氧化应激损伤的恶性循环,并继发狭窄远端肌肉和血管的损伤。与这一假说一致,已有研究证明PAD患者存在血管功能受损,表现为内皮反应性降低。此外,PAD患者血管反应性降低似乎部分由ROS生成增多所致,因为引入线粒体靶向抗氧化剂和游离硝酸盐可改善PAD患者的血管反应性。内皮反应性降低可能对PAD患者步行产生不利影响,因为运动开始时剪切力增加,内皮使动脉扩张,从而凸显了一个可能加剧运动诱发性缺血的潜在机制。有趣的是,线粒体来源抗氧化剂和游离硝酸盐所介导的血管反应性改善与步行能力的改善相平行。这凸显了ROS管理潜在的重要性

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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