Filgrastim、纤维蛋白溶解与新生血管形成
该数据集来自 doi.org,主题为 Filgrastim、纤维蛋白溶解与新生血管形成,涉及慢性肢体威胁性缺血(CLTI)患者接受粒细胞集落刺激因子 Filgrastim 与膝下程控加压泵(PCP)治疗后的分子证据研究

基本信息
资源简介
Filgrastim、纤维蛋白溶解与新生血管形成
Filgrastim, fibrinolysis, and neovascularization
该数据集来自 doi.org,主题为 Filgrastim、纤维蛋白溶解与新生血管形成,涉及慢性肢体威胁性缺血(CLTI)患者接受粒细胞集落刺激因子 Filgrastim 与膝下程控加压泵(PCP)治疗后的分子证据研究。数据覆盖 PCP 单独治疗组与 Filgrastim 联合 PCP 组,通过 ELISA 测量血浆 Plasmin、FDP 及与新生血管形成相关蛋白的浓度,可用于探索纤维蛋白溶解与血管新生机制(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2025。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:在慢性肢体威胁性缺血(CLTI)患者中,观察到接受 Filgrastim(一种粒细胞集落刺激因子,每 72 小时一次,最长一个月)联合膝下程控加压泵(PCP,每日 3 小时)治疗后,慢性闭塞动脉出现节段性再通。研究寻求纤维蛋白溶解和新生血管形成的分子证据。方法:CLTI 患者接受单独 PCP 治疗(N=19),或接受 Filgrastim 联合 PCP 治疗(在 2 家机构分别为 N=8 和 N=6)。采用 ELISA 测量血浆中 Plasmin 和纤维蛋白降解产物(FDP)的浓度,以及血清中与新生血管形成相关蛋白的浓度。在单独 PCP 组,于第 1 天(基线)和每日 PCP 治疗 30 天后采血。在 Filgrastim 联合 PCP 组,于第 1 天以及第 5 次和第 10 次 Filgrastim 给药后一天采血。每个
【主题与分类】
主题标签:Neupogen、Filgrastim、Fibrinolysis、Plasmin、Fibrin Degradation Products、Angiogenesis、arteriogenesis、chronic Limb Ischemia、chronic thrombus、vegf-a。本站分类:消化系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.b2rbnzsgw
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.b2rbnzsgw
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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:
数据集大小约 11.4 MB。
数据说明
目的:在慢性肢体威胁性缺血(CLTI)患者中,观察到接受Filgrastim(一种粒细胞集落刺激因子)每72小时一次、持续长达一个月,并每日使用膝下程控加压泵(PCP)3小时治疗的慢性闭塞动脉出现节段性再通。研究旨在寻找纤溶和新生血管形成的分子证据。方法:CLTI患者接受单纯PCP治疗(N=19),或接受Filgrastim联合PCP治疗(两家机构分别为N=8和N=6)。采用ELISA法测定血浆中纤溶酶和纤维蛋白降解产物(FDP)的浓度,以及血清中与新生血管形成相关蛋白的浓度。在单纯PCP组,于第1天(基线)及每日PCP治疗30天后采血。在Filgrastim联合PCP组,于第1天以及第5次和第10次Filgrastim给药后一天采血。每次采血均在监督下进行2小时PCP治疗前后各进行一次。结果:与第1天相比,在第5次和第10次Filgrastim给药后一天,观察到血浆纤溶酶浓度(>10倍)和FDP浓度(>5倍)出现显著的(p<0.01)非PCP依赖性升高。
还观察到促血管生成蛋白(如HGF、MMP-9、VEGF A)浓度显著增加(p<0.05)。结论:在此新型剂量测定下,非格司亭诱导了纤维蛋白溶解而未引起急性出血,同时营造了有利于新生血管形成的促血管生成环境。针对CLTI及其他慢性缺血组织床,此新型剂量测定值得进一步的临床测试。
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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